Eğitim İçeriği

Kenar ve Aracılı AI'ye Giriş

  • Aracılı AI ve kenar hesaplama genel bakış
  • Gecikme, gizlilik ve bant genişliği konuları
  • Mimari karşılaştırma: bulut vs. kenar ajanları

Hafif Ajan Mimarileri Tasarlama

  • Kısıtlanmış sistemler için ajan döngüsünü parçalama
  • Verimli hesaplama için eşzamanlı tasarım
  • Otonomluk ve bağlantı arasındaki denge

Geliştirme Ortamını Kurma

  • Kenar AI için Python çerçevelerini yükleme
  • TensorFlow Lite ve PyTorch Mobile'ı yapılandırma
  • Raspberry Pi veya benzeri cihazlarda test ortamları dağıtma

Cihaz Üzerinde Çıkış Alma Uygulama

  • Kenar dağıtım için modelleri dönüştürme ve kuantizasyon
  • TensorFlow Lite ve ONNX Runtime ile çıkarım çalıştırma
  • Çıkarım sonuçlarını ajan karar döngülerine entegre etme

Ajanları Donanım ve IoT ile Entegre Etme

  • Sensörler, aktüatörler ve IoT modülleriyle bağlantı kurma
  • Yerel veri toplama ve işleme hatları
  • Çevrimdışı işlem ve olay tetiklenen davranışlar

Optimizasyon ve İzleme

  • Düşük güç tüketimi ve yüksek hız için performans ayarlaması
  • Kenar önbellekleme ve model sıkıştırma teknikleri
  • Kenar ajanlarını izleme ve hata ayıklama

Elde Deneme Projesi: Kenar Donanımına Hafif Ajan Dağıtım

  • IoT veya robotik görev için küçük bir otonom ajan tasarlama
  • Model çıkarımı ve yerel mantığı uygulama
  • Gecikme ve güvenilirlik için test ve optimize etme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python programlama deneyimi
  • Makine öğrenimi iş akışları hakkında temel bilgi
  • EMBEDDED veya kenar hesaplama kavramlarına aşina olmak

Hedef Kitle

  • AI'ı donanım sistemlerine entegre eden gömülü geliştiriciler
  • Cihaz üzerine çıkarım çözümleri tasarlama edge ML mühendisleri
  • Otonom operasyon için aracı AI dağıtan robotik takımları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler