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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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