Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar Edge AI
- Definisi dan konsep-konsep kunci
- Perbedaan antara Edge AI dan Cloud AI
- Keuntungan serta tantangan penerapan Edge AI
- Gambaran umum aplikasi-aplikasi Edge AI
Arsitektur Edge AI
- Komponen-komponen utama dalam sistem Edge AI
- Persyaratan perangkat keras dan perangkat lunaknya
- Alur data dalam aplikasi-aplikasi berbasis Edge AI
- Cara mengintegrasikan sistem ini ke dalam infrastruktur yang sudah ada
Pengaturan Lingkungan Pengembangan Edge AI
- Memahami platform-platform utama untuk pengembangan Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, dll.)
- Instalasi perangkat lunak dan pustaka pendukungnya
- Konfigurasi lingkungan pengembangan secara menyeluruh
- Inisialisasi sistem Edge AI yang akan digunakan
Pengembangan Model untuk Lingkungan Edge AI
- Gambaran mengenai model-model pembelajaran mesin dan deep learning
- Melatih model agar cocok digunakan di lingkungan perangkat edge
- Teknik-teknik optimisasi model secara efektif
- Alat-alat dan kerangka kerja populer dalam pengembangan Edge AI
Penerapan Aplikasi Berbasis Edge AI
- Langkah-langkah menerapkan model ke perangkat edge
- Cara memantau dan mengelola model yang telah diterapkan
- Pemrosesan data secara real-time serta proses inferensi-nya
- Contoh kasus nyata dari berbagai sektor industri
Penerapan dan Kasus Penggunaan Edge AI
- Aplikasi Edge AI pada berbagai bidang usaha
- Studi kasus di bidang kesehatan, otomotif, dan perumahan pintar
- Kisah sukses beserta pelajaran penting yang dapat dipetik
- Tren masa depan serta potensi perkembangan Edge AI
Pertimbangan Etika dan Praktik Terbaik dalam Penerapan Edge AI
- Menjaga privasi dan keamanan data di lingkungan Edge AI
- Upaya mengurangi bias serta menciptakan keadilan dalam sistem AI
- Kepatuhan terhadap peraturan dan standar yang berlaku secara hukum
- Praktik-praktik terbaik guna menerapkan AI dengan tanggung jawab sosial
Proyek dan Latihan Praktis
- Mengembangkan aplikasi Edge AI yang sederhana secara mandiri
- Simulasi situasi-situasi nyata dan proyek kecil untuk latihan
- Latihan kelompok dengan kerja sama tim yang aktif
- Presentasi hasil karya masing-masing peserta beserta umpan balik dari instruktur
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
- Pengalaman dalam menggunakan bahasa pemrograman (Python sangat disarankan)
- Pengetahuan umum mengenai sistem komputasi
Target Peserta
- Para pengembang perangkat lunak
- Profesional di bidang teknologi informasi
14 Jam
Testimoni (1)
Kita dapat membahas topik lanjutan dan bekerja dengan contoh dalam kehidupan nyata
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kursus - Advanced Edge AI Techniques
Diterjemahkan Mesin