Course Outline

Pengantar Edge AI dan IoT

  • Definisi dan konsep utama Edge AI
  • Ikhtisar sistem dan arsitektur IoT
  • Manfaat dan tantangan mengintegrasikan Edge AI dengan IoT
  • Aplikasi dan kasus penggunaan dunia nyata

Arsitektur Edge AI untuk IoT

  • Komponen sistem Edge AI untuk IoT
  • Persyaratan perangkat keras dan perangkat lunak
  • Aliran data dalam aplikasi IoT yang mendukung Edge AI
  • Integrasi dengan sistem IoT yang ada

Menyiapkan Lingkungan Edge AI dan IoT

  • Pengenalan platform IoT populer (misalnya, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Menginstal perangkat lunak dan perpustakaan yang diperlukan
  • Mengonfigurasi lingkungan pengembangan
  • Menginisialisasi pengaturan Edge AI dan IoT

Mengembangkan Model AI untuk Perangkat IoT

  • Ikhtisar pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam untuk edge dan IoT
  • Pelatihan dan pengoptimalan model untuk penerapan IoT
  • Alat dan kerangka kerja untuk pengembangan Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, dll.)
  • Teknik untuk kompresi dan pengoptimalan model

Data Management dan Pra-pemrosesan di IoT

  • Teknik pengumpulan data untuk lingkungan IoT
  • Pemrosesan awal dan augmentasi data untuk perangkat edge
  • Mengelola jalur data pada perangkat IoT
  • Memastikan privasi dan keamanan data di lingkungan IoT

Menerapkan Model Edge AI pada Perangkat IoT

  • Langkah-langkah untuk menerapkan model AI pada perangkat IoT edge
  • Teknik untuk memantau dan mengelola model yang diterapkan
  • Pemrosesan dan inferensi data real-time pada perangkat IoT
  • Studi kasus dan contoh penerapan praktis

Mengintegrasikan Edge AI dengan Protokol dan Platform IoT

  • Ikhtisar protokol komunikasi IoT (MQTT, CoAP, HTTP, dll.)
  • Menghubungkan solusi Edge AI dengan sensor dan aktuator IoT
  • Membangun solusi Edge AI dan IoT yang menyeluruh
  • Contoh praktis dan kasus penggunaan

Use Case dan Aplikasi

  • Aplikasi Edge AI khusus industri di IoT
  • Studi kasus mendalam tentang rumah pintar, IoT industri, layanan kesehatan, dan banyak lagi
  • Kisah sukses dan pelajaran yang didapat
  • Tren dan peluang masa depan dalam Edge AI untuk IoT

Pertimbangan Etis dan Praktik Terbaik

  • Memastikan privasi dan keamanan dalam penerapan Edge AI dan IoT
  • Mengatasi bias dan keadilan dalam model AI
  • Kepatuhan terhadap peraturan dan standar
  • Praktik terbaik untuk penerapan AI yang bertanggung jawab di IoT

Proyek dan Latihan Praktis

  • Mengembangkan aplikasi Edge AI yang kompleks untuk IoT
  • Proyek dan skenario dunia nyata
  • Latihan kelompok kolaboratif
  • Presentasi proyek dan umpan balik

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Pemahaman tentang konsep dasar AI dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman (Python disarankan)
  • Keakraban dengan konsep dan teknologi IoT

Hadirin

  • Pengembang IoT
  • Arsitek sistem
  • Profesional industri
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories