コース概要

工業環境でのエッジAI入門

  • 製造におけるエッジコンピューティングの重要性
  • クラウドベースAIとの比較
  • ビジョン、予測保守、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

  • 常用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、電力の考慮事項
  • アプリケーションタイプに適した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、剪定、量子化技術
  • TensorFlow LiteとONNXを使用した埋め込み展開
  • 制約環境での精度と速度のバランス調整

エッジでの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
  • 複数のセンサー(振動、温度、カメラ)からのデータ統合
  • Edge Impulseを使用したリアルタイム異常検知

通信とデータ交換

  • MQTTを用いた産業メッセージング
  • SCADA、OPC-UA、PLCシステムとの統合
  • エッジ通信のセキュリティとレジリエンス

展開とフィールドテスト

  • エッジデバイスへのモデルのパッケージ化と展開
  • パフォーマンスの監視とアップデート管理
  • 実例:ローカルアクチュエーション付き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

  • エッジデバイスマネージメント戦略
  • リモートアップデートとモデル再トレーニングサイクル
  • 工業グレード展開のライフサイクル考慮事項

まとめと次なるステップ

要求

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

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人当たりの料金

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