Edge Intelligence: From Theory to Practice
Ten podręcznik dla absolwentów idealnie nadaje się do wykładania najistotniejszych tematów Edge Computing i jego powiązań ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML). Zaczyna się od podstaw i stopniowo, krok po kroku, przechodzi do sposobów, w jakie koncepcje AI/ML mogą pomóc lub skorzystać z platform Edge Computing.
Książka składa się z siedmiu rozdziałów, z których każdy zawiera dedykowany zestaw materiałów dydaktycznych (umiejętności praktyczne, filmy demonstracyjne, pytania, zadania laboratoryjne itp.) Rozdział 1 otwiera książkę i kompleksowo wprowadza koncepcję rozproszonych systemów kontinuum obliczeniowego, które doprowadziły do powstania Edge Computing. Rozdział 2 motywuje wykorzystanie technologii kontenerowych i sposób, w jaki są one wykorzystywane do wdrażania programowalnych platform przetwarzania brzegowego. Rozdział 3 przedstawia sposoby wykorzystania podejść AI/ML do optymalizacji cyklu życia usług na brzegu sieci. Rozdział 4 pogłębia wykorzystanie AI/ML i wprowadza sposoby optymalizacji rozprzestrzeniania zadań obliczeniowych wzdłuż platform przetwarzania brzegowego. Rozdział 5 wprowadza potoki AI/ML do wydajnego przetwarzania wygenerowanych danych na brzegu sieci. Rozdział 6 przedstawia sposoby implementacji systemów AI/ML na urządzeniach brzegowych oraz sposoby radzenia sobie z ich procedurami uczenia i wnioskowania, biorąc pod uwagę ograniczone zasoby dostępne w węzłach brzegowych. Rozdział 7 motywuje stworzenie nowego, niezależnego od orkiestratora modelu obiektowego do opisywania obiektów (węzłów, aplikacji itp.) i wymagań (SLA) dla bazowych platform brzegowych.
Aby zapewnić uczniom praktyczne doświadczenie i krok po kroku poprawić ich możliwości techniczne, zaprojektowano również siedem zestawów samouczków i laboratoriów (TaL). Kody i instrukcje dla każdego TaL są dostępne na stronie internetowej książki i towarzyszą im filmy wideo, aby ułatwić proces uczenia się.
