Fondamenti di cloud, IoT ed Edge Machine Learning

Questo corso basato su testo ti guiderà dai concetti fondamentali dell'Internet of Things (IoT) alla distribuzione di modelli di apprendimento automatico all'estremità della rete. Passerai dalla comprensione delle reti di sensori di base all'orchestrazione di pipeline IoT-ML complete. Studiando modelli architettonici reali, leggendo esempi di codice strutturato e lavorando attraverso scenari pratici, imparerai come bilanciare la potenza di elaborazione tra il cloud e i dispositivi edge mantenendo la sicurezza e l'efficienza del sistema. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia di base di IoT, cloud computing e edge intelligence - Configurare protocolli di comunicazione dati sicuri come MQTT e HTTP per la messaggistica da dispositivo a cloud - Preparare e preelaborare i dati del sensore utilizzando moderne librerie di dati - Ottimizzare i modelli di apprendimento automatico per l'hardware edge con risorse limitate utilizzando tecniche di quantizzazione - Distribuisci modelli ML containerizzati ai nodi edge e monitora le loro prestazioni - Progetta architetture ibride che bilanciano l'elaborazione locale con l'analisi del cloud Il corso inizia con le definizioni essenziali delle topologie cloud e edge prima di passare all'ingestione dei dati, all'ottimizzazione del modello e ai flussi di lavoro di distribuzione. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e aspiranti architetti di sistemi che vogliono comprendere l'intersezione di IoT e AI.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con piattaforme cloud o apprendimento automatico. Inizia oggi stesso a comprendere i sistemi edge intelligenti e connessi.