Programma di studi specialistici online in IA integrata

Panoramica

L'intelligenza artificiale (IA) incorporata consentirà nuove soluzioni di IA a basso costo e a basso consumo che non sono possibili con le sole tecnologie di IA basate su cloud. Il mercato dei chip AI edge sta crescendo molto più rapidamente del mercato complessivo dei chip, con un numero di chip AI edge da vendere nel 2024 stimato in 1,5 miliardi. L'intelligenza artificiale incorporata richiede conoscenze e competenze che vanno oltre i tradizionali sistemi incorporati, la scienza dei dati e l'apprendimento automatico (ML). Richiede la conoscenza di dispositivi, sensori e metodi avanzati di elaborazione del segnale in tempo quasi reale per segnali video, audio, di movimento o di altro tipo. Per sviluppare applicazioni AI integrate sono necessari strumenti software e framework specializzati.

Questo programma fornisce le conoscenze e le competenze necessarie per trarre vantaggio da questo prossimo importante cambiamento tecnologico e dalla relativa crescita della domanda di lavoro. Il programma esplora gli strumenti specializzati, i framework, le tecnologie, le piattaforme e i metodi utilizzati per creare nuovi ed entusiasmanti dispositivi di intelligenza artificiale incorporati. Studiare TinyML - il campo di applicazione delle tecnologie di ML per incorporare l'intelligenza artificiale in dispositivi con risorse limitate. Scoprite come funzionano le complesse applicazioni AI embedded su smartphone, droni e altri dispositivi con risorse limitate di elaborazione, memoria, energia e altro. Studia i metodi di elaborazione del segnale e i modelli ML alla base di importanti applicazioni che elaborano segnali video, audio, di movimento e di altro tipo. Scoprite come vengono utilizzati i framework di ML per creare queste applicazioni e utilizzateli con l'hardware AI incorporato in progetti pratici. Imparate a scegliere l'hardware, gli strumenti di sviluppo e i componenti software giusti per un'applicazione. Esaminare i compromessi necessari per prendere decisioni sul mix di elaborazione dell'intelligenza artificiale da eseguire sul dispositivo e nel cloud. Applicare quanto appreso e utilizzare dispositivi, sensori, elaborazione del segnale, metodi TinyML e framework di ML incorporati all'avanguardia per creare un dispositivo AI incorporato.

Vantaggi del programma

• Utilizzate esempi pratici e attività per esplorare le applicazioni AI embedded, le tecnologie e i framework software ML embedded altamente specializzati.
• Esplora i dettagli dei modelli di ML incorporati (comprese le reti neurali di deep learning) alla base di alcune importanti applicazioni come il riconoscimento di oggetti, l'elaborazione di parole scia e il rilevamento di gesti.
• Esaminare le fasi necessarie per sviluppare e distribuire modelli di ML incorporati.
• Comprendere le sfide uniche poste dall'implementazione di modelli di ML su dispositivi a risorse limitate nelle applicazioni TinyML.
• Utilizzare sensori, dispositivi, elaborazione del segnale, metodi TinyML e framework ML incorporati all'avanguardia per creare un dispositivo AI incorporato.
• Raccogliere i dati dei sensori del mondo reale, addestrare e convalidare i modelli di ML, ottimizzare il modello per la distribuzione su un dispositivo con risorse limitate e distribuire il modello sul proprio hardware.
• Esplorare le caratteristiche dei dispositivi che possono essere utilizzati per eseguire l'intelligenza artificiale incorporata, compresi i nuovi microcontrollori a basso consumo che incorporano acceleratori di reti neurali che consentiranno alle nuove applicazioni alimentate a batteria di eseguire modelli di ML complessi.
• Esplorate le tendenze attuali e ciò che potrebbe essere all'orizzonte per l'intelligenza artificiale incorporata.

Ottenere una credenziale digitale alternativa

Il completamento con successo di un compito qualificante all'interno del corso Introduzione all'intelligenza artificiale integrata offre l'opportunità di ottenere una credenziale digitale alternativa (ADC). Chiamato anche badge digitale, l'ADC è una registrazione virtuale di abilità e competenze specifiche acquisite e fornisce un modo verificabile per condividere i propri risultati formativi con datori di lavoro, colleghi e altri tramite piattaforme sociali come LinkedIn, Facebook e Twitter.

Requisiti del premio di studi specialistici

Il certificato di studi specialistici viene rilasciato al completamento di 3 corsi (9 unità di credito) con un voto di "C" o superiore in ogni corso. Per ricevere il certificato digitale, è necessario presentare una Richiesta di certificato con una tassa non rimborsabile di 35 dollari dopo aver completato tutti i requisiti del programma. Tutti i requisiti devono essere completati entro cinque (5) anni dall'iscrizione al primo corso. Gli studenti che non perseguono un diploma di specializzazione possono seguire tutti i corsi individuali che desiderano.