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コース概要
エッジAIとIoTの概要
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エッジAIの定義および主要な概念
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IoTシステムおよびそのアーキテクチャの概説
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エッジAIとIoTを統合する際の利点および課題
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実際の応用例やシナリオの紹介
IoT向けエッジAIアーキテクチャ
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IoT用エッジAIシステムを構成する要素群
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必要となるハードウェアおよびソフトウェア要件
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エッジAI対応のIoTアプリケーションにおけるデータの流れ
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既存のIoTシステムとの統合方法
エッジAIおよびIoT環境の設定手順
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Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetsonなど主要なIoTプラットフォームの紹介
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必要なソフトウェアやライブラリのインストール方法
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開発環境の構築および設定手順
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IoTとエッジAIのセットアップ初期化処理
IoTデバイス向けAIモデルの開発手法
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エッジ環境およびIoT用機械学習・深層学習モデルの概要
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IoT導入を見据えたモデルのトレーニングおよび最適化手法
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TensorFlow LiteやOpenVINOなどエッジAI開発用ツール・フレームワークの説明
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モデルの圧縮および効率向上を実現するテクニック
IoT環境におけるデータ管理と前処理手法
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IoT環境内でのデータ収集技術の紹介
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エッジデバイス向けのデータ前処理・拡張作業手順
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IoT機器上におけるデータパイプラインの運用管理手法
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IoT環境下での個人情報保護およびセキュリティ確保対策
IoTデバイスへのエッジAIモデル導入手順
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IoTエッジデバイス上にAIモデルを導入するための段階的作業内容
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導入済みモデルの監視・管理手法例
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IoT機器でのリアルタイムデータ処理および推論実行方法
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導入事例や実践的なサンプル紹介
各種IoTプロトコル・プラットフォームとエッジAIの統合手法
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MQTT、CoAP、HTTPなどの通信プロトコルの概要紹介
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エッジAIソリューションをIoTセンサーやアクチュエータと接続する手順
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エンドツーエンド対応のエッジAI×IoTソリューション構築方法
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実際の適用例や現場での利用シナリオ紹介
主な使用事例および応用分野
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IoT環境向けエッジAI技術が活用される産業別の具体例
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スマートホーム、産業IoT、医療分野などにおける詳細な事例検証
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実際に成功を収めたプロジェクトとそこから得られた教訓例
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IoT向けエッジAIの今後の動向や可能性について考察する
倫理的配慮および適正実施に向けたガイドライン
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エッジAIおよびIoT環境下でのプライバシーと安全性の確保方策
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AIモデル内で生じる偏りや公平性に関する問題点対応方法
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関連法令・業界基準への遵守手段例
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IoTシステムへAI技術を導入する際の倫理的実施法ベストプラクティス紹介
実践的な課題およびグループ演習内容
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IoT向け複雑なエッジAIアプリケーション開発体験の機会提供
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現場で直面する実際的な課題およびシナリオ例
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グループ内での共同作業を行う演習内容
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作成した成果物に対する講師からの評価フィードバック機会
総括および今後の学習ステップについて
要求
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AIおよび機械学習に関する基礎的知識があること
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プログラミング言語(特にPython)の経験があること
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IoTの概念や技術全般に通じていること
受講対象者
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IoT開発者
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システムアーキテクト
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業界の専門家
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