Edge Intelligence: From Theory to Practice
Questo testo di livello universitario è ideale per insegnare gli argomenti più rilevanti dell'Edge Computing e i suoi legami con l'Intelligenza Artificiale (AI) e gli approcci di Machine Learning (ML). Parte dalle basi e avanza gradualmente, passo dopo passo, verso i modi in cui i concetti di AI/ML possono aiutare o beneficiare delle piattaforme di Edge Computing.
Il libro è strutturato in sette capitoli, ognuno dei quali è corredato da una serie di materiali didattici dedicati (abilità pratiche, video dimostrativi, domande, compiti di laboratorio, ecc.) Il Capitolo 1 apre il libro e introduce in modo esauriente il concetto di sistemi continui di calcolo distribuito che ha portato alla creazione dell'Edge Computing. Il Capitolo 2 motiva l'uso delle tecnologie container e il loro utilizzo per implementare piattaforme programmabili di edge computing. Il Capitolo 3 introduce le modalità di impiego degli approcci AI/ML per ottimizzare i cicli di vita dei servizi all'edge. Il Capitolo 4 approfondisce l'uso dell'AI/ML e introduce i modi per ottimizzare la distribuzione dei compiti di calcolo lungo le piattaforme di edge computing. Il capitolo 5 introduce le pipeline AI/ML per elaborare in modo efficiente i dati generati sull'edge. Il capitolo 6 introduce le modalità di implementazione dei sistemi AI/ML sull'edge e le modalità di gestione delle loro procedure di addestramento e inferenza, considerando le risorse limitate disponibili sui nodi edge. Il capitolo 7 motiva la creazione di un nuovo modello di oggetti indipendente dall'orchestratore per descrivere gli oggetti (nodi, applicazioni, ecc.) e i requisiti (SLA) delle piattaforme edge sottostanti.
Per fornire agli studenti un'esperienza pratica e migliorare passo dopo passo le loro capacità tecniche, sono state progettate anche sette serie di esercitazioni e laboratori (TaL). I codici e le istruzioni per ogni TaL sono forniti sul sito web del libro e sono accompagnati da video per facilitare il processo di apprendimento.
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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)