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コース概要
Edge AI と Kubernetes の概要
- エッジにおける AI の役割の理解
- 分散環境をオーケストレーションするための Kubernetes
- 産業横断的な一般的なユースケース
エッジ環境用の Kubernetes ディストリビューション
- K3s、MicroK8s、KubeEdge の比較
- インストールと設定ワークフロー
- ノード要件とデプロイメントパターン
エッジ AI デプロイのアーキテクチャ
- 中心化、非中心化、およびハイブリッドエッジモデル
- 制約のあるノード間でのリソース割り当て
- マルチノードとリモートクラスタのトポロジー
エッジでの機械学習モデルのデプロイ
- コンテナを使用した推論ワークロードのパッケージ化
- 利用可能な場合、GPU とアクセラレータハードウェアの使用
- 分散デバイスでのモデル更新の管理
エッジでの通信および接続戦略
- 間欠的かつ不安定なネットワーク状況の対処
- エッジからクラウドへのデータ同期技術
- メッセージキューとプロトコルの考慮事項
エッジでの監視性とモニタリング
- 軽量な監視アプローチ
- リモートノードからのテレメトリー収集
- 分散推論ワークフローのデバッグ
エッジ AI デプロイのセキュリティ
- 制約のあるデバイス上のデータとモデルの保護
- セキュアブートと信頼性の高い実行戦略
- ノード間での認証と権限付与
エッジワークロードのパフォーマンス最適化
- 配置戦略を通じた遅延低減
- ストレージとキャッシュに関する考慮事項
- 推論効率のための計算リソースの調整
まとめと次なるステップ
要求
- コンテナ化アプリケーションに関する理解
- Kubernetes 管理経験
- エッジコンピューティングの概念に関する知識
対象者
- 分散デバイスを展開する IoT エンジニア
- 知能化アプリケーションを開発するクラウドネイティブ開発者
- 接続された環境を設計するエッジアーキテクト
21 時間
お客様の声 (3)
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