Erstellen von Edge-KI-Lösungen mit Azure IoT Edge, benutzerdefinierter Bildverarbeitung und Spracherkennung

Durch die Einführung von künstlicher Intelligenz auf Edge-Geräten können Sie Daten lokal verarbeiten und so Latenz- und Bandbreitenkosten reduzieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Bereitstellung benutzerdefinierter Bilderkennungsmodelle direkt auf Edge-Hardware. Sie erfahren, wie Sie ein benutzerdefiniertes Computer Vision-Modell trainieren, es für die lokale Ausführung exportieren und Text-zu-Sprache-Funktionen integrieren, um identifizierte Objekte anzukündigen.\n\nWas Sie lernen:\n- Verstehen Sie die Kernkonzepte von Edge Computing, containerisierten Bereitstellungen und lokalisierten KI-Modellen.\n- Trainieren Sie ein angepasstes Bildklassifizierungsmodell und exportieren Sie es Konfigurieren Sie Azure IoT Edge-Module, um Ihr trainiertes Modell lokal auf einem Edge-Gerät auszuführen.\n- Integrieren Sie die Azure-Spracherkennung, um erkannte Bildbeschriftungen in natürlich klingende Audioausgabe umzuwandeln.\r- Üben Sie die Bereitstellung, das Debuggen und das Testen Ihrer Edge-Lösung mithilfe strukturierter schriftlicher Durchläufe.\n Überwachung von Best Practices zum Schutz Ihrer lokalen Modellendpunkte.\n\nDer Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von IoT Edge-Architekturen und führt Sie Schritt für Schritt durch die Konfiguration Ihrer Umgebung, die Bereitstellung containerisierter Modelle und die Verknüpfung von Sprachdiensten. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Cloud-Enthusiasten und IoT-Hobbyisten. Es sind keine Vorkenntnisse in Hardware oder fortgeschrittenem maschinellen Lernen erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste intelligente Kantenerkennungsanwendung zu erstellen.