コース概要

エッジAIとIoTへの導入

  • エッジAIの定義と主要な概念
  • IoTシステムとアーキテクチャの概要
  • エッジAIとIoTを統合する際のメリットと課題
  • 実際のアプリケーションとユースケース

IoT用エッジAIアーキテクチャ

  • IoT用エッジ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対応IoTアプリケーションでのデータフロー
  • 既存のIoTシステムとの統合

エッジAIとIoT環境のセットアップ

  • 汎用IoTプラットフォーム(Arduino、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
  • 開発環境の構成
  • エッジAIとIoTセットアップの初期化

IoTデバイス用AIモデルの開発

  • エッジとIoT向けの機械学習と深層学習モデルの概要
  • IoT展開のためのモデルのトレーニングと最適化
  • エッジAI開発のツールとフレームワーク(TensorFlow Lite、OpenVINOなど)
  • モデル圧縮と最適化の技術

IoTでのデータ管理と前処理

  • IoT環境でのデータ収集技術
  • エッジデバイスのためのデータ前処理と拡張
  • IoTデバイス上のデータパイプラインの管理
  • IoT環境でのデータプライバシーとセキュリティの確保

IoTデバイスへのエッジAIモデルの展開

  • IoTエッジデバイスへのAIモデルの展開手順
  • 展開されたモデルの監視と管理の技術
  • IoTデバイスでのリアルタイムデータ処理と推論
  • 展開に関するケーススタディと実践的な例

エッジAIをIoTプロトコルとプラットフォームに統合する

  • IoT通信プロトコル(MQTT、CoAP、HTTPなど)の概要
  • 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ーと接続する
  • 端から端までのエッジ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

ユースケースとアプリケーション

  • 産業別のIoT用エッジAIのアプリケーション
  • スマートホーム、産業IoT、医療などでの詳細なケーススタディ
  • 成功事例と学んだ教訓
  • IoT用エッジAIの将来のトレンドと機会

倫理的な配慮と最善の慣行

  • エッジAIとIoT展開におけるプライバシーとセキュリティの確保
  • AIモデルのバイアスと公平性への対処
  • 規制や基準への適合
  • IoT向けの責任あるAI展開のための最善の慣行

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(IoT用)
  • 実際のプロジェクトとシナリオ
  • 協力的なグループ演習
  • プロジェクトプレゼンテーションとフィードバック

まとめと次へのステップ

要求

  • 基本的なAIと機械学習概念の理解
  • プログラミング言語(Pythonが推奨)の経験
  • IoT概念と技術への熟悉

対象者

  • IoT開発者
  • システムアーキテクト
  • 業界専門家
 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

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