چگونه یک برنامه محاسباتی لبه مجهز به هوش مصنوعی با پایتون ساختم

از آنجایی که دنیای فناوری به سرعت در حال پیشرفت است، تقاضای فزاینده‌ای برای پردازش داده‌ها نزدیک‌تر به منبع آن به جای اتکای صرف به فضای ابری وجود دارد. این تغییر اغلب به عنوان محاسبات لبه نامیده می شود، جایی که محاسبات روی دستگاه هایی مانند حسگرها، دوربین ها و دروازه ها انجام می شود و امکان تجزیه و تحلیل بلادرنگ را فراهم می کند. در این مقاله، من شما را با تجربه خود از ساختن یک برنامه محاسباتی لبه مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از Python آشنا خواهم کرد. یادگیری ماشینی مدل های دستگاه های کم مصرف برای پردازش سریع و کارآمد داده ها.

تأخیر یک عامل حیاتی در بسیاری از برنامه های IoT و AI است. به عنوان مثال، دوربین مداربسته ای را در نظر بگیرید که نیاز به شناسایی فعالیت های مشکوک در زمان واقعی دارد. ارسال هر فریم به ابر برای تجزیه و تحلیل، تاخیرهای غیرقابل قبولی را ایجاد می کند. با پردازش مستقیم داده ها در دستگاه لبه، می توانیم تأخیر را کاهش دهیم، حریم خصوصی داده ها را بهبود بخشیم، و استفاده از پهنای باند را کاهش دهیم.

مزایای محاسبات لبه:

تأخیر کاهش یافته: تصمیم گیری سریع تر با پردازش داده ها به صورت محلی. کارایی پهنای باند: فقط داده های ضروری باید به ابر ارسال شوند. حریم خصوصی پیشرفته: داده های حساس را می توان بدون خروج از دستگاه محلی پردازش کرد.

هدف من ایجاد یک برنامه محاسباتی لبه با هوش مصنوعی بود که بتواند:

داده‌ها را از حسگرها (در این مورد، دوربین) بگیرید. داده‌ها را با استفاده از… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی