IA de périphérie : transformer les contraintes physiques en opportunités d'innovation

Aperçu

Programme

• Introduction à Edge AI
Aperçu de Edge AI et son importance
Principaux avantages et défis de Edge AI
Comparaison entre Edge AI et Cloud AI
• Contraintes physiques et innovation en informatique de périphérie
Identification des contraintes physiques dans l'informatique traditionnelle
Comment les contraintes peuvent mener à l'innovation
Études de cas de solutions innovantes dans des environnements contraints
• Modèles de machine learning conteneurisés
Introduction aux conteneurs en ML
Avantages de la conteneurisation pour les modèles ML
Outils et technologies pour la conteneurisation des modèles ML
• Edge AI décentralisé
Comprendre les systèmes d'IA décentralisés
Avantages de la décentralisation dans Edge AI
Exemples d'applications Edge AI décentralisées
• Introduction au projet Bacalhau
Aperçu du projet Bacalhau et ses objectifs
Comment Bacalhau facilite l'informatique décentralisée
Exploration des cas d'utilisation et mises en œuvre
• Solutions d'infrastructure d'IA durables
Importance de la durabilité dans le développement de l'IA
Approches pour créer des systèmes d'IA durables
Études de cas d'infrastructures d'IA durables
• Applications pratiques et études de cas
Examen des applications réelles de Edge AI
Analyse des études de cas réussies
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Tendances futures dans Edge AI
Tendances émergentes et technologies dans Edge AI
Prédictions et directions futures
Préparation pour l'avenir de Edge AI
• Conclusion du cours et Q&R
Résumé des apprentissages clés
Opportunités pour des études et recherches ultérieures
Forum ouvert pour questions et discussion.

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Sujets

Programmation