コース概要

エッジAIの紹介

  • 定義と主要な概念
  • エッジAIとクラウドAIの違い
  • エッジAIの利点と課題
  • エッジAIアプリケーションの概要

エッジAIアーキテクチャ

  • エッジAIシステムの構成要素
  • ハードウェアとソフトウェアの要件
  • エッジAIアプリケーションでのデータフロー
  • 既存システムとの統合

エッジAI環境の設定

  • エッジAIプラットフォーム(Raspberry Pi, NVIDIA Jetsonなど)の紹介
  • 必要なソフトウェアとライブラリのインストール
  • 開発環境の設定
  • エッジAIセットアップの初期化

エッジAIモデルの開発

  • エッジデバイス用の機械学習と深層学習モデルの概要
  • エッジ展開向けにモデルを訓練する技術
  • エッジデバイス向けのモデル最適化手法
  • エッジAI開発用のツールとフレームワーク(TensorFlow Lite, OpenVINOなど)

エッジAI向けのデータ管理と前処理

  • エッジ環境でのデータ収集手法
  • エッジデバイス用のデータ前処理と拡張
  • エッジデバイスでのデータパイプラインの管理
  • エッジ環境でのデータプライバシーとセキュリティの確保

エッジAIアプリケーションの展開

  • さまざまなエッジデバイスへのモデル展開手順
  • 展開されたモデルの監視と管理手法
  • エッジデバイスでのリアルタイムデータ処理と推論
  • 展開に関する事例研究と実践的な例

IoTシステムとのエッジAIの統合

  • エッジAIソリューションをIoTデバイスやセンサーと接続する方法
  • 通信プロトコルとデータ交換手法
  • エンドツーエンドのエッジAIとIoTソリューションの構築
  • 実践的な例とユースケース

導入事例とアプリケーション

  • エッジAIの業界別の導入事例
  • 医療、自動車、スマートホームにおける詳細な事例研究
  • 成功事例と学び
  • エッジAIの将来のトレンドと機会

倫理的考慮事項とベストプラクティス

  • エッジAI展開におけるプライバシーとセキュリティの確保
  • エッジAIモデルでのバイアスと公平性への対処
  • 規制や基準への適合
  • 担当者としての責任あるAI展開のベストプラクティス

実践的なプロジェクトと演習

  • 複雑なエッジAIアプリケーションの開発
  • 実世界のプロジェクトとシナリオ
  • コラボレーティブグループ演習
  • プロジェクトプレゼンテーションとフィードバック

まとめと次ステップ

要求

  • 基本的なAIと機械学習の概念の理解
  • プログラミング言語(Pythonが推奨)の経験
  • エッジコンピューティングとIoTの概念に精通していること

対象者

  • 開発者
  • IT専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー