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コース概要

エッジAI入門

  • 定義と重要な概念の解説
  • エッジAIとクラウドAIの違いについて
  • エッジAIが持つメリットおよび課題
  • エッジAIの主な応用例について概要を説明

エッジAIアーキテクチャ

  • エッジAIシステムを構成する要素
  • ​ハードウェアおよびソフトウェアの要件について
  • エッジAIアプリケーション内でのデータの流れ
  • 既存システムとの統合方法の説明

エッジAI環境のセットアップ

  • ​Raspberry PiやNVIDIA JetsonなどのエッジAIプラットフォームについて説明
  • 必要なソフトウェアおよびライブラリのインストール方法
  • 開発環境の構成手順
  • エッジAI環境の初期化手順について説明

エッジAIモデルの開発方法

  • 機械学習およびディープラーニングモデルに関する概要
  • ​エッジ環境に配備可能なようモデルの訓練手順について説明
  • モデルの最適化技術について解説
  • エッジAI開発向けのツールおよびフレームワーク紹介

エッジAIアプリケーションのデプロイ手順

  • エッジ機器上にモデルを配置するための具体的なステップ説明
  • 配備済みモデルの監視および管理手法
  • リアルタイムでのデータ処理および推論の仕組みについて解説
  • 具体的なケーススタディや実例紹介

利用事例とアプリケーション例

  • 各業界におけるエッジAIの活用例について説明
  • ​医療、自動車産業、スマートホーム分野での事例紹介
  • 成功事例およびそこから得られる教訓について説明
  • エッジAIの今後の発展傾向と機会点について考察

倫理的配慮およびベストプラクティス

  • エッジAI環境におけるプライバシー保護とセキュリティの確保方法について説明
  • 偏見および公平性問題への対処法について解説
  • 規制基準や業界標準の遵守内容の紹介
  • 責任あるAI運用のためのベストプラクティスについて解説

実践的なプロジェクトと演習内容

  • 簡単なエッジAIアプリケーションの開発手順について説明
  • ​現実的なプロジェクトやシナリオを取り上げて解説
  • グループでの協力による演習内容について説明
  • 各自の制作物に対するプレゼンテーションおよびフィードバック手法について解説

まとめと今後の学習方向性

要求

  • AIおよび機械学習の基本的な概念に関する理解
  • プログラミング言語(特にPython)での実務経験
  • コンピュータ全般に関する基礎知識の有無

対象者

  • 開発者
  • IT専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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