IA du Monde Réel - Relever les Défis Dynamiques du MLOps pour les Appareils Edge

Aperçu

Rejoignez-nous pour une exploration perspicace sur la manière dont les plateformes intégrées relèvent les défis uniques liés au déploiement de l'IA Edge sur des appareils connectés par réseau cellulaire à distance. Cet événement met en lumière l'importance de l'intégration des données, de la connectivité fluide, et de la livraison efficace de logiciels à distance pour aborder les défis dynamiques de MLOps.

Animé par des experts de premier plan dans le domaine, ce cours offre des perspectives précieuses pour toute personne intéressée par le domaine croissant de l'Intelligence Artificielle et son application dans des scénarios réels.

Que vous soyez étudiant ou professionnel, acquérez les connaissances nécessaires pour exceller dans ce paysage en évolution.

Programme

• Introduction à l'intelligence artificielle en périphérie
Aperçu de l'informatique en périphérie et de l'IA
Avantages et défis de l'IA en périphérie
• Fondamentaux de MLOps
Introduction aux concepts de MLOps
Le cycle de vie de MLOps
• Plates-formes intégrées pour l'IA en périphérie
Intégration et gestion des données
Solutions de connectivité pour les dispositifs à distance et cellulaires
• Conception de pipeline de données pour les dispositifs en périphérie
Techniques de collecte et de prétraitement des données
Stratégies de gestion de données en temps réel
• Livraison de logiciels par voie hertzienne (OTA)
Principes des mises à jour OTA pour les dispositifs en périphérie
Assurer la sécurité et la fiabilité dans le déploiement de logiciels
• Déploiement de modèles d'IA en périphérie
Architectures pour les modèles d'IA en périphérie
Outils et cadres de gestion des modèles en périphérie
• Surveillance et maintenance des systèmes d'IA en périphérie
Métriques de performance et techniques de surveillance
Gestion des incidents et résolution des problèmes
• Sécurité et conformité dans l'IA en périphérie
Répondre aux risques de sécurité dans les déploiements en périphérie
Considérations légales et réglementaires
• Études de cas et applications réelles
Exemples spécifiques à l'industrie de l'IA en périphérie
Leçons tirées des déploiements réussis
• Laboratoires pratiques et projets
Construire une application simple d'IA en périphérie
Simulation de déploiement par voie hertzienne
• Évaluation finale et clôture du cours
Révision des concepts clés
Tendances futures dans l'IA en périphérie et MLOps

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Sujets

Informatique