Edge AI for IoT Applications

• 了解基本的 AI 和机器学习概念
• 有编程语言经验（Python 推荐）
• 熟悉物联网概念和技术

观众

• 物联网开发人员
• 系统架构师
• 行业专业人士

Edge AI for IoT Applications 专注于边缘 AI 与物联网系统的集成，直接在物联网设备上实现实时数据处理和决策。本课程涵盖了在物联网环境中实施边缘 AI 所需的基本概念、工具和技术。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望利用边缘 AI 通过智能数据处理和分析功能增强物联网应用程序的中级开发人员、系统架构师和行业专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为 IoT 设备设置和配置边缘 AI 环境。
• 在边缘设备上为 IoT 应用程序开发和部署 AI 模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将边缘 AI 与各种物联网协议和平台集成。
• 解决面向物联网的边缘 AI 中的道德考量和最佳实践。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

边缘 AI 和 IoT 简介

• 边缘 AI 的定义和关键概念
• 物联网系统和架构概述
• 将边缘 AI 与物联网集成的优势和挑战
• 实际应用和用例

面向物联网的边缘 AI 架构

• 用于物联网的边缘 AI 系统的组件
• 硬件和软件要求
• 支持边缘 AI 的 IoT 应用程序中的数据流
• 与现有物联网系统集成

设置边缘 AI 和 IoT 环境

• 介绍流行的物联网平台（例如 Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson）
• 安装必要的软件和库
• 配置开发环境
• 初始化边缘 AI 和 IoT 设置

为物联网设备开发 AI 模型

• 边缘和 IoT 的机器学习和深度学习模型概述
• 训练和优化 IoT 部署模型
• 边缘 AI 开发的工具和框架（TensorFlow Lite、OpenVINO 等）
• 模型压缩和优化技术

Data Management 和物联网中的预处理

• IoT 环境的数据收集技术
• 边缘设备的数据预处理和增强
• 管理 IoT 设备上的数据管道
• 确保物联网环境中的数据隐私和安全

在物联网设备上部署边缘 AI 模型

• 在 IoT 边缘设备上部署 AI 模型的步骤
• 监视和管理已部署模型的技术
• 物联网设备上的实时数据处理和推理
• 部署的案例研究和实际实例

将边缘 AI 与物联网协议和平台集成

• 物联网通信协议（MQTT、CoAP、HTTP等）概述
• 将边缘 AI 解决方案与物联网传感器和执行器连接起来
• 构建端到端边缘 AI 和 IoT 解决方案
• 实际示例和用例

Use Case和应用

• 边缘 AI 在物联网中的行业特定应用
• 智能家居、工业物联网、医疗保健等领域的深入案例研究
• 成功案例和经验教训
• 面向物联网的边缘 AI 的未来趋势和机遇

道德考量和最佳实践

• 确保边缘 AI 和 IoT 部署中的隐私和安全
• 解决 AI 模型中的偏见和公平性问题
• 符合法规和标准
• 在 IoT 中负责任地部署 AI 的最佳实践

动手项目和练习

• 开发面向物联网的复杂边缘 AI 应用程序
• 真实世界的项目和场景
• 协作小组练习
• 项目演示和反馈

摘要和后续步骤