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コース概要

産業環境におけるエッジAIの入門

  • 製造業においてエッジコンピューティングが重要な理由
  • クラウドベースAIとの比較
  • ビジョン、予知保全、制御におけるユースケース

ハードウェアプラットフォームとデバイスレベルの制約

  • 一般的なエッジハードウェア(Raspberry Pi、NVIDIA Jetson、Intel NUC)の概要
  • 処理能力、メモリ、電力に関する考慮事項
  • アプリケーションの種類に応じた適切なプラットフォームの選択

エッジ向けモデル開発と最適化

  • モデル圧縮、プルーニング、量子化技術
  • 組み込みデプロイメントのためのTensorFlow LiteとONNXの利用
  • 制約環境における精度と速度のバランス

エッジにおけるコンピュータビジョンとセンサーフュージョン

  • エッジベースの視覚検査と監視
  • 複数センサー(振動、温度、カメラなど)からのデータ統合
  • Edge Impulseを用いたリアルタイム異常検知

コミュニケーションとデータ交換

  • 産業メッセージングにおけるMQTTの利用
  • SCADA、OPC-UA、PLCシステムとの統合
  • エッジコミュニケーションにおけるセキュリティとレジリエンス

デプロイメントとフィールドテスト

  • モデルのエッジデバイスへのパッケージングとデプロイ
  • パフォーマンスの監視とアップデートの管理
  • ケーススタディ:ローカルアクチュエーションを伴うリアルタイム意思決定ループ

エッジAIシステムのスケーリングとメンテナンス

  • エッジデバイス管理戦略
  • リモートアップデートとモデルの再学習サイクル
  • 産業グレードのデプロイメントにおけるライフサイクルの考慮事項

まとめと次のステップ

要求

  • 組み込みシステムまたはIoTアーキテクチャへの理解
  • PythonまたはC/C++プログラミングの経験
  • 機械学習モデル開発への習熟

対象者

  • 組み込み開発者
  • 産業IoTチーム
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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