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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI für Computer Vision
- Überblick über Edge AI und ihre Vorteile
- Vergleich: Cloud AI vs. Edge AI
- Hauptforderungen bei der Echtzeitanalyse von Bildern
Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf Edge-Geräten
- Einführung in TensorFlow Lite und OpenVINO
- Optimierung und Quantisierung von Modellen für die Bereitstellung am Rande
- Fallstudie: Ausführen von YOLOv8 auf einem Edge-Gerät
Hardware-Acceleration für Echtzeit-Inferenz
- Überblick über Edge-Computing-Hardware (Jetson, Coral, FPGAs)
- Nutzung von GPU und TPU-Acceleration
- Benchmarking und Leistungsmessung
Echtzeit-Objekt-Erkennung und -Verfolgung
- Implementierung von Objekterkennung mit YOLO-Modellen
- Echtzeitverfolgung bewegter Objekte
- Verbesserung der Erkennungspräzision durch Sensorenfusion
Optimierungstechniken für Edge AI
- Verringern des Modellvolumens durch Pruning und Quantisierung
- Techniken zur Reduzierung von Latenz und Energieverbrauch
- Neubereitstellung und Feinabstimmung von Edge AI-Modellen
Integration von Edge AI in IoT-Systeme
- Bereitstellung von AI-Modellen auf Smart-Cameras und IoT-Geräten
- Edge AI und Echtzeit-Entscheidungsfindung
- Kommunikation zwischen Edge-Geräten und Cloud-Systemen
Sicherheits- und ethische Aspekte von Edge AI
- Datenschutzbedenken in Edge AI-Anwendungen
- Gewährleistung der Modellsicherheit gegen feindliche Angriffe
- Einhaltung von AI-Regeln und ethischen AI-Prinzipien
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Konzepten der Computer Vision
- Erfahrung mit Python und Deep-Learning-Frameworks
- Grundlegendes Wissen über Edge Computing und IoT-Geräte
Zielgruppe
- Ingenieure für Computer Vision
- AI-Entwickler
- IoT-Professionals
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Kurs - Computer Vision with OpenCV
Maschinelle Übersetzung