Интернет вещей и ИИ:
от принципов к практике
Структурированные курсы для тех, кто хочет разобраться в IoT-архитектурах и прикладных системах машинного обучения. Никакой воды — только конкретные технологии, задачи и рабочие решения.
Что входит в программу
Три последовательных курса охватывают полный цикл — от подключения датчиков до развёртывания моделей на периферийных устройствах.
Разбираем протоколы MQTT и CoAP, работаем с микроконтроллерами ESP32 и Raspberry Pi. Подключаем датчики, передаём данные в облако.
- Архитектура «устройство — шлюз — облако»
- Протоколы передачи данных MQTT, HTTP
- Работа с GPIO, I2C, SPI интерфейсами
- Первые проекты с датчиками температуры
Учимся строить модели классификации и регрессии на потоковых данных с устройств. Используем TensorFlow Lite и scikit-learn в реальных задачах.
- Предобработка временных рядов датчиков
- Обнаружение аномалий в потоке данных
- TensorFlow Lite на ESP32
- Предиктивное техническое обслуживание
Оптимизация нейросетей для работы без облака: квантизация, прунинг, развёртывание на NVIDIA Jetson и STM32. Реальные кейсы с производств.
- Квантизация моделей INT8 / FP16
- Компьютерное зрение на периферии
- OPC UA, Modbus в промышленных сетях
- Проектирование системы с нуля до деплоя
Мы используем файлы cookie для корректной работы сайта и анализа посещаемости. Вы можете настроить параметры ниже.