Ovaj kratki kurs bavi se primjenom vještačke inteligencije (AI) u sistemima Interneta stvari (IoT), sa posebnim naglaskom na tzv. „edge AI“ – pokretanje modela mašinskog učenja direktno na uređajima, blizu mjesta gdje se podaci stvaraju. Učesnici će naučiti kako da osmisle AIoT tokove obrade podataka, kada je bolje obradu vršiti na samom uređaju, a kada u oblaku, kao i kako da postave lagane modele mašinskog učenja na hardveru sa ograničenim resursima. Program je namijenjen studentima, istraživačima i stručnjacima koji žele da unaprijede svoja znanja i naprave korak od „povezanih uređaja“ ka zaista inteligentnim uređajima.
Datum kursa: 05.11.2025. u 13:30
Mjesto održavanja: S34, UDG
Prijava: obavezna
Link za prijavu: https://forms.gle/2DktEUqf5KZosFth7
Namijenjeno za: studente, istraživače i profesionalce zainteresovane za AI, IoT, edge computing i primijenjeni ML.
Pregled sadržaja kursa
Sesija 1 — teorijski okvir (AI + IoT)
- konvergencija AI–IoT: od senzora do inteligentnog djelovanja
- edge vs. cloud vs. fog: latencija, protok, privatnost, cijena
- edge AI pipeline: uređaj → pretprocesiranje → inferenca → akcija
- lagani/ugrađeni ML (TinyML, kvantizacija, pruning)
- platforme i primjene (Raspberry Pi, Jetson, pametna poljoprivreda, industrija)
Sesija 2 — praktična radionica (hands-on edge/AI)
- priprema edge/IoT okruženja i izvora podataka (senzor/kamera/mock)
- postavljanje malog ML modela na uređaj
- lokalno pokretanje inferenci i slanje rezultata ka backendu/obliku
- praćenje i osnovne performanse
- kako ovo skalirati na realne sisteme
Ishodi učenja
Po završetku kursa, polaznici će moći da:
- objasne odnos između AI, IoT i edge computinga
- odluče kada inferencu raditi na uređaju, a kada u oblaku
- postave lagan ML model na IoT/edge okruženje
- osmisle end-to-end AIoT rješenje za svoju oblast (npr. poljoprivreda, pametni grad, industrija).