Создание решений Edge AI с помощью Azure IoT Edge, пользовательского визуального и речевого обслуживания

Использование искусственного интеллекта на периферийных устройствах позволяет обрабатывать данные локально, снижая задержки и затраты на пропускную способность. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции развертывания пользовательских моделей распознавания изображений непосредственно на периферийном оборудовании. Вы узнаете, как обучать пользовательскую модель компьютерного зрения, экспортировать ее для локального выполнения и интегрировать возможности преобразования текста в речь для объявления идентифицированных объектов.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций краевых вычислений, контейнерных развертываний и локализованных моделей ИИ.\n- Обучение пользовательской модели классификации изображений и ее экспорт для совместимости края.\n- Настройте модули края Azure IoT для того чтобы побежать вашу обученную модель локально на краевом устройстве.\n - Интегрируйте речь лазури для того что бы преобразовать распознанные метки изображения в естественно звучащую аудио выходную информацию.\n Начиная с основных определений архитектур IoT Edge, курс пошагово знакомит вас с настройкой среды, развертыванием контейнеризированных моделей и связыванием речевых служб. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, энтузиастов облачных технологий и любителей Интернета вещей. Не требуется предварительного оборудования или опыта в области машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создать свое первое интеллектуальное приложение для распознавания краев.