お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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