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コース概要

エッジAIとIoTの概要

  • エッジAIの定義および主要な概念
  • IoTシステムおよびそのアーキテクチャの概説
  • エッジAIとIoTを統合する際の利点および課題
  • 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

  • IoT用エッジAIシステムを構成する要素群
  • 必要となるハードウェアおよびソフトウェア要件
  • 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
  • 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

  • Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetsonなど主要なIoTプラットフォームの紹介
  • 必要なソフトウェアやライブラリのインストール方法
  • 開発環境の構築および設定手順
  • 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

  • エッジ環境およびIoT用機械学習・深層学習モデルの概要
  • 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
  • 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
  • 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

  • IoT環境内でのデータ収集技術の紹介
  • エッジデバイス向けのデータ前処理・拡張作業手順
  • IoT機器上におけるデータパイプラインの運用管理手法
  • 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

  • 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
  • 導入済みモデルの監視・管理手法例
  • 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
  • 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

  • MQTT、CoAP、HTTPなどの通信プロトコルの概要紹介
  • ​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
  • 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
  • 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

  • IoT環境向けエッジAI技術が活用される産業別の具体例
  • 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
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 関連法令・業界基準への遵守手段例
  • 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

  • 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
  • ​現場で直面する実際的な課題およびシナリオ例
  • グループ内での共同作業を行う演習内容
  • 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

  • AIおよび機械学習に関する基礎的知識があること
  • プログラミング言語(特にPython)の経験があること
  • IoTの概念や技術全般に通じていること

受講対象者

  • IoT開発者
  • システムアーキテクト
  • 業界の専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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