Course Outline

Introduction to Edge AI

  • Definisi dan konsep kunci
  • Perbedaan antara Edge AI dan Cloud AI
  • Manfaat dan tantangan Edge AI
  • Ikhtisar aplikasi Edge AI

Arsitektur Edge AI

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

Menyiapkan Lingkungan Edge AI

  • Introduction to Edge AI platform (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, dll.)
  • Menginstal perangkat lunak dan perpustakaan yang diperlukan
  • Mengonfigurasi lingkungan pengembangan
  • Menginisialisasi pengaturan Edge AI

Mengembangkan Model Edge AI

  • Ikhtisar pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam
  • Model pelatihan untuk penerapan edge
  • Teknik optimasi model
  • Alat dan kerangka kerja untuk pengembangan Edge AI

Menerapkan Aplikasi Edge AI

  • Langkah-langkah untuk menerapkan model pada perangkat edge
  • Memantau dan mengelola model yang diterapkan
  • Pemrosesan dan inferensi data secara real-time
  • Studi kasus dan contohnya

Use Case dan Aplikasi

  • Aplikasi Edge AI khusus industri
  • Studi kasus di bidang kesehatan, otomotif, dan rumah pintar
  • Kisah sukses dan pelajaran yang didapat
  • Tren dan peluang masa depan di Edge AI

Pertimbangan Etis dan Praktik Terbaik

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

Proyek dan Latihan Praktis

  • Mengembangkan aplikasi Edge AI sederhana
  • 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 komputasi umum

Hadirin

  • Pengembang
  • profesional TI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories