Hubungi Kami

Kerangka Materi

Konsep Lanjutan dalam AI di Edge

  • Analisis mendalam terhadap arsitektur sistem AI yang digunakan pada perangkat edge
  • Perbandingan menyeluruh antara pendekatan AI di lingkungan edge dengan metode berbasis cloud
  • Tren-tren terbaru serta teknologi baru yang sedang berkembang dalam bidang AI di edge
  • Contoh penggunaan nyata dan aplikasi kompleks dari sistem tersebut

Teknik Optimisasi Model yang Canggih

  • Penggunaan metode kuantisasi dan pruning untuk meminimalkan beban komputasi pada perangkat edge
  • Teknik distilasi pengetahuan guna menghasilkan model AI yang lebih ringkas namun efektif
  • Pemanfaatan teknik pembelajaran transfer dalam konteks implementasi AI di perangkat edge
  • Otomatisasi seluruh proses optimisasi model dengan dukungan alat terkini

Strategi Implementasi Terdepan di Lingkungan Edge

  • Penggunaan metode kontainerisasi dan teknik orkestrasi khusus untuk sistem AI pada edge
  • Proses penyebaran model dengan memanfaatkan platform komputasi edge (seperti Edge TPU maupun Jetson Nano)
  • Implementasi mekanisme inferensi real-time untuk menghasilkan respons secepat mungkin
  • Manajemen efektif terhadap pembaruan sistem serta pengukuran kapasitas perluasan pada perangkat edge

Alat dan Kerangka Kerja Spesifik Bidang AI di Edge

  • Pengenalan berbagai alat inovatif (seperti TensorFlow Lite, OpenVINO, atau PyTorch Mobile)
  • Pemanfaatan tools optimisasi yang disesuaikan dengan spesifikasi perangkat keras tertentu
  • Integrasi optimal antara model AI dengan berbagai jenis perangkat keras edge unik
  • Kajian studi kasus nyata tentang penerapan alat-alat tersebut di dunia nyata

Penyetelan Performa dan Pengawasan Sistem AI

  • Teknik pengujian ketahanan performa pada perangkat edge secara sistematis
  • Pemakaian alat pendukung pemantauan dan debug waktu nyata bagi sistem AI
  • Upaya-upaya perbaikan terkait masalah latensi, kapasitas transmisi data, serta efisiensi konsumsi energi
  • Strategi jangka panjang guna memastikan kinerja optimal dan perawatan berkelanjutan bagi sistem AI

Kasus-Kasus Penggunaan Inovatif di Berbagai Industri

  • Penerapan konsep AI di edge pada industri tertentu secara spesifik
  • Contoh pemanfaatan dalam kota pintar, kendaraan otonom, sistem IoT industri, layanan kesehatan, dan lainnya
  • Analisis studi kasus yang sukses berupa implementasi AI di lingkungan edge
  • Gambaran arah perkembangan dan riset di masa depan dalam bidang ini

Aspek Etika serta Keamanan Lanjutan dalam Penerapan AI di Edge

  • Langkah-langkah memastikan perlindungan data yang aman selama implementasi sistem AI pada edge
  • Cara mengatasi masalah etis kompleks yang muncul seiring penerapan teknologi AI di lingkungan edge
  • Strategi penggunaan metode pemrosesan data yang menjaga kerahasiaan informasi sensitif
  • Upaya memenuhi standar hukum, regulasi terkini, serta pedoman industri dalam konteks implementasi AI di edge

Proyek- Proyek Praktik dan Latihan Tingkat Lanjut

  • Pembuatan serta pengoptimalan sebuah aplikasi AI kompleks yang dijalankan pada perangkat edge
  • Keterlibatan langsung dalam proyek-proyek dunia nyata dan skenario uji terkompleks lainnya
  • Latihan kelompok kolaboratif serta tantangan kreatif guna mendorong inovasi tim
  • Sesi presentasi proyek disertai bimbingan dan saran dari para ahli bidangnya

Penutup serta Langkah-Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mendalam mengenai konsep dasar AI serta pembelajaran mesin
  • Kemampuan tinggi dalam penggunaan bahasa pemrograman (disarankan Python)
  • Pengalaman kerja nyata dalam bidang komputasi edge serta penerapan model AI pada perangkat edge

Target Peserta

  • Para praktisi bidang AI
  • Para peneliti di bidang terkait
  • Para pengembang perangkat lunak yang menangani aspek AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait