Artesis Plantijn Hogeschool Antwerpen
Media, Design en IT
Edge AI36989/2795/2223/1/68
Studiegids

Edge AI

36989/2795/2223/1/68
Academiejaar 2022-23
Komt voor in:
  • Bachelor in de elektronica-ICT, trajectschijf 3
    Keuzeoptie:
    • Internet of Things
    • IT & Internet of Things
Dit is een enkelvoudig opleidingsonderdeel.
Studieomvang: 3 studiepunten
Men kan dit opleidingsonderdeel niet volgen binnen een
  • examencontract (met het oog op het behalen van een creditbewijs).
  • examencontract (met het oog op het behalen van een diploma).
Titularis: Haddouchi Hassan
Andere co-titularis(sen): Vanhulle Geert
Onderwijstalen: Nederlands
Kalender: Semester 1
Dit opleidingsonderdeel wordt gequoteerd op 20 (tot op een geheel getal).
Mogelijke grensdata voor leerkrediet: 15.10.2022 (1ste semester)
Tweede examenkans: wel mogelijk.
Tolereerbaarheid: Dit opleidingsonderdeel komt in aanmerking voor tolerantie onder de voorwaarden van de opleiding waarvoor je bent ingeschreven.
Totale studietijd: 78,00 uren

Volgtijdelijkheid

binnen trajectschijf 1 al minstens 60 studiepunten afgewerkt hebben EN binnen trajectschijf 2 al minstens 30 studiepunten afgewerkt hebben.

Korte omschrijving

In de cursus Machine Learning behandelen we, na een introductie in de basis principes en de verschillen tussen supervised, unsupervised en reinforcement learning, ook de fundamenten van 'deep learning'. Een goeie grondlaag!

Machine learning is ook een onderdeel van kunstmatige intelligentie. Het idee is hier dat computers zelf iets kunnen leren, doch dat kunnen ze slechts als we deze algoritmes van voldoende en correcte data voorzien. Een bespreking van de risico's van onvoldoende, onvolledige en inaccurate data is dus op z'n plaats, alsook een kijkje in de principes van data training en cross-validatie.

Uiteraard passen we al onze nieuwe kennis meteen toe in de praktijk! In een reeks uitdagende workshops schrijven we ook zelf code in python voor onze eigen Machine Learning toepassingen. Zo experimenteren we o.a. met tekstherkenning en beeldherkenning, en hebben het tenslotte nog even over Machine Learning Hardware, zoals de nieuwe TPU gebaseerde servers en IoT platformen.

OLR-Leerdoelen (lijst)

De PBA elektronica-ICT bepaalt in overleg met de opdrachtgever de vereisten van elektronische en/of ICT-systemen. Op basis daarvan verzamelt en interpreteert hij de noodzakelijke technische informatie.
Begrijpt de basis principes van Edge A.I.
Begrijpt de fundamenten achter Machine Learning.
De PBA elektronica-ICT bepaalt mogelijke oplossingen en maakt onderbouwde keuzes in componenten voor elektronische en/of ICT-systemen, zowel wat hard- als software betreft.
Analyseert alle deel probleemstellingen van een Edge AI project.
De PBA elektronica-ICT ontwerpt en ontwikkelt elektronische en/of ICT-systemen.
Ontwikkelt het ontwerp op een iteratieve manier en streeft naar een stabiele oplossing die voldoet aan de functioneel en technische vereisten.
Ontwikkelt het vermogen om een technisch-uitdagend project uit te voeren.
De PBA elektronica-ICT test elektronische en/of ICT-systemen, toetst ze aan de vooropgestelde vereisten en stuurt bij waar nodig.
Evalueert op gepaste wijze de performantie van een algoritme.
De PBA elektronica-ICT rapporteert correct en nauwkeurig over processen, systemen en producten, zowel schriftelijk als mondeling.
Rapporteert op correcte wijze de resultaten van een ML analyse
Communiceert schriftelijk efficiënt en effectief binnen de beroepscontext (media/spelling/grammatica/verslaggeving/rapportage/presentatie/briefwisseling)
Documenteert rekening houdend met de omgeving waarin de documentatie zal gebruikt worden. 
Communiceert mondeling efficiënt en effectief binnen de beroepscontext (conflicten beheersen/gesprek voeren/presenteren/onderhandelen/overtuigen/sensitief reageren).
Documenteert de opvolging van probleemgevallen.
Communiceert op een vlotte wijze met betrokkenen en belanghebbenden en werkt er op een positieve wijze mee samen. 
De PBA elektronica-ICT adviseert binnen een interdisciplinaire context aan derden, op basis van zijn actuele technologische kennis en vaardigheden op het gebied van elektronica en/of ICT.
Communiceert op een vlotte wijze met betrokkenen en belanghebbenden en werkt er op een positieve wijze mee samen. 
Communiceert mondeling efficiënt en effectief binnen de beroepscontext (conflicten beheersen/gesprek voeren/presenteren/onderhandelen/overtuigen/sensitief reageren).
De PBA elektronica-ICT werkt zelfstandig en in team opdrachten en projecten uit. Hij functioneert daarbij in een internationale en digitale werkomgeving.
Werkt constructief samen om collectieve resultaten te verwezenlijken
Hanteert de principes van projectopvolging en gebruikt methodes, hulpmiddelen en processen om eenvoudige projecten te beheren.

Leerinhoud

Het concept dat Machine-learning "in the cloud" zit, dat gebruikers hun te analyseren foto, video, geluid, etc doorsturen naar een groep van A.I. Computers, en vervolgens het resultaat van deze analyse terug krijgen via het internet, is in de context van het Internet-of-Things praktisch zogoed als altijd onhaalbaar...
IoT devices hebben meestal slechts een zéér beperkte data-verbinding, de reden waardoor dit bovenstaande concept onmogelijk wordt.

"Edge A.I." is de oplossing voor dit probleem !

Door de miniaturisering van de "TPU" of "Tensor Processing Unit" ontstonden een hele reeks van kleine Single Board Computers, (denk aan de vormfactor van de Raspberry Pi) waarop men op de hardware zelf van het bordje Machine Learning algoritmes kan runnen.   

In dit vak leert de student aan de hand van een groeps-project de vele facetten van een Edge AI Cluster kennen.

Dit omvat dus meer dan enkel de Machine Learning Algoritmes zelf, maar de volledige opbouw, netwerking, voeding, operating systeem, task-distributie, enz, van een compacte cluster waarop "Edge A.I." kan gerund worden. Samen met z'n andere teamleden zal elke student meebouwen aan dit uitdagende project.




Studiematerialen (tekst): Verplicht

ELEKTRONISCHE LEEROMGEVING: (vrij ter beschikking voor elke student)
Op de elektronische leeromgeving wordt studiemateriaal en studieinformatie aangeboden.

LAPTOP:
De student dient voor dit opleidingsonderdeel zijn/haar persoonlijke laptopcomputer te gebruiken.
Er worden faciliteiten geboden voor de installatie van de noodzakelijke software.

MATERIAAL:
De nodige TPU gebaseerde Edge A.I. Hardware wordt voorzien.

Onderwijsorganisatie

Werkvormen
Hoor- en/of werkcolleges18,00 uren
Practicum en/of oefeningen18,00 uren
Werktijd buiten de contacturen42,00 uren

Toetsing (lijst)

Evaluatie(s) voor de eerste examenkans
MomentVorm%Opmerking
AcademiejaarPraktijkbeoordeling in een professionele context35,00Presentatie van het team-project, uitlichting van het individuele deel en de eigen analyse.
Evaluatie(s) voor de tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
AcademiejaarPraktijkbeoordeling in een professionele context35,00Presentatie van het team-project, uitlichting van het individuele deel en de eigen analyse.
Evaluatie(s) voor beide examenkansen, niet herhaalbaar in tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
AcademiejaarPortfolio65,00Logboek, Verslag, Documentatie van het project. Geen tweede examenkans mogelijk voor dit gedeelte.
Behaalde deelcijfer van de eerste examenperiode wordt overgedragen naar de tweede examenperiode.

Toetsing (tekst)

AFWEZIG OP EVALUATIEACTIVITEIT
Evaluatieactiviteiten zijn bijvoorbeeld: (deel)examens, tussentijdse toetsen, inleveren van een (groeps)taak en opdrachten, een (groeps)presentatie, gastcollege, een studiebezoek.

Je wettigt je afwezigheid bij evaluatieactiviteiten tijdens de lesweken (en dus buiten de examenreeks) door een geldig medisch attest in geval van ziekte of het nodige bewijsmateriaal voor een andere overmachtssituatie te uploaden voor aanvang van de evaluatieactiviteit via de module ‘Mijn afwezigheden’ via iBaMaFlex.

Er wordt een 0 op de betrokken evaluatieactiviteit gegeven indien de student afwezig is. De student kan voor de betrokken evaluatieactiviteit de afwezigheid inhalen enkel indien de afwezigheid gewettigd is en het organisatorisch of didactisch mogelijk is.
De student maakt, binnen de 3 werkdagen na het gemiste evaluatieactiviteit, zelf per e-mail een afspraak met de lector omtrent het tijdstip en de wijze waarop dit kan ingehaald worden. Neem je niet deel aan de ingehaalde evaluatieactiviteit dan kan je deze niet meer inhalen en wordt er een 0 op de betrokken evaluatieactiviteit toegekend.


VERPLICHTE AANWEZIGHEID NOODZAKELIJK TIJDENS LESACTIVITEIT

Er wordt een 0/20 gegeven op het olod voor zowel eerste als tweede examenkans, indien de student 4 of meer keer ongewettigd of gewettigd afwezig is op semesterbasis.
De student kan 1 afwezigheid inhalen en dit enkel indien het organisatorisch mogelijk is. De student neemt het initiatief om binnen de 3 kalenderdagen na de gemiste sessie met de lector deze inhaalsessie in te plannen.