Creazione di soluzioni Edge AI con Azure IoT Edge, Custom Vision e Speech

Portare l'intelligenza artificiale sui dispositivi edge consente di elaborare i dati localmente, riducendo la latenza e i costi di larghezza di banda. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della distribuzione di modelli di riconoscimento di immagini personalizzati direttamente sull'hardware edge. Imparerai come addestrare un modello di visione artificiale personalizzato, esportarlo per l'esecuzione locale e integrare le funzionalità text-to-speech per annunciare gli oggetti identificati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di edge computing, distribuzioni containerizzate e modelli AI localizzati. - Addestrare un modello di classificazione di immagini personalizzato ed esportarlo per la compatibilità edge. - Configurare i moduli Azure IoT Edge per eseguire il modello addestrato localmente su un dispositivo edge. - Integrare Azure Speech per convertire le etichette delle immagini riconosciute in output audio dal suono naturale. - Esercitarsi a distribuire, eseguire il debug e testare la soluzione edge attraverso walkthrough scritti strutturati. - Applicare le migliori pratiche di sicurezza e monitoraggio di base per proteggere gli endpoint del modello locale. Partendo dalle definizioni fondamentali delle architetture IoT Edge, il corso ti guida passo dopo passo attraverso la configurazione del tuo ambiente, la distribuzione di modelli containerizzati e il collegamento dei servizi di sintesi vocale. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti, appassionati di cloud e hobbisti IoT. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con hardware o machine learning avanzato. Inizia a leggere oggi per costruire la tua prima applicazione di riconoscimento intelligente edge.