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コース概要
エッジAIの概要紹介
- 定義および主要な概念
- エッジAIとクラウドAIの違い
- エッジAIが持つメリットと課題点
- エッジAIの主な応用分野の概要
エッジAIアーキテクチャについて
- エッジAIシステムに必要な構成要素
- ハードウェアおよびソフトウェアの要件
- エッジAIアプリケーションにおけるデータの流れ
- 既存システムとの統合方法
エッジAI環境のセットアップ手順
- Raspberry PiやNVIDIA JetsonなどのエッジAI向けプラットフォーム紹介
- 必要なソフトウェアおよびライブラリのインストール方法
- 開発環境の設定手順
- エッジAI環境の初期化処理
エッジ用AIモデルの開発手法
- エッジ端末向け機械学習・深層学習モデルの概要説明
- エッジ環境で使用できるようモデルを学習させる手法
- エッジ端末向けのモデル最適化テクニック
- TensorFlow LiteやOpenVINOなどのエッジAI開発用ツールおよびフレームワーク説明
エッジAIにおけるデータ管理と前処理手法
- エッジ環境でのデータ収集技術の概要
- エッジ端末用のデータ前処理および増強方法
- エッジ上におけるデータパイプライン管理手法
- エッジ環境でのデータ保護・セキュリティ確保対策
エッジAIアプリケーションの展開手順
- さまざまなエッジ端末にモデルを実装するための手順
- 実装済みモデルの監視および管理手法
- エッジ端末上でのリアルタイムデータ処理と推論実行方法
- 実際の導入事例やケーススタディの紹介
IoTシステムとの統合について
- IoTデバイスおよびセンサーとエッジAIソリューションの接続手法
- 通信プロトコルやデータ交換方法に関する説明
- エンドツーエンドなエッジAIおよびIoTソリューションの構築例
- 実際の応用例と使用事例の説明
用途および具体的な適用分野について
- さまざまな業界におけるエッジAI応用の可能性
- 医療、自動車、スマートホーム分野での詳細事例紹介
- 成功事例および経験から得られる教訓の共有
- エッジAIの今後のトレンドと新たな機会について説明
倫理的課題およびベストプラクティスについて
- エッジAI実装時の個人情報保護・セキュリティ確保対策
- モデルにおける偏見や公平性問題への対処法
- 関連する規制および基準の遵守方法について説明
- 責任あるAI導入を実現するためのベストプラクティス紹介
ハンズオン演習およびグループワークについて
- 複雑なエッジAIアプリケーションの開発実践例
- 現実世界に基づいたプロジェクト課題とシナリオ説明
- グループ単位での共同作業機会提供
- 開発成果の発表およびフィードバック提供方法
まとめおよび今後の学習への指針説明
要求
- AIおよび機械学習の基本的な概念を理解していること
- プログラミング言語(特にPython)の使用経験があること
- エッジコンピューティングおよびIoTに関する基礎知識があること
対象者
- 開発者
- IT専門家
14 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳