Edge Computing for Industrial Internet of Things

การประมวลผลแบบเอดจ์สำหรับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งในภาคอุตสาหกรรม

2(1-3-5)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

บทบาทในการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งข้อมูล; สถาปัตยกรรมเอดจ์: อุปกรณ์เอดจ์, เกตเวย์เอดจ์, เซิร์ฟเวอร์เอดจ์; การเชื่อมต่อและการสื่อสารระหว่างเอดจ์และคลาวด์; การรวบรวมข้อมูล: การรับข้อมูลจากเซ็นเซอร์, การจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์; การสื่อสารข้อมูล: โปรโตคอลที่ใช้ในการสื่อสาร; การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์, การติดตั้งและการกำหนดค่าของอุปกรณ์เอดจ์;

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้

1. วิเคราะห์ปัญหาทางวิศวกรรมที่เกี่ยวข้องเอดจ์คอมพิวติ้งในการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งข้อมูล (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 2.1)
2. ออกแบบและพัฒนาโซลูชันการประมวลผลข้อมูลที่เอดจ์ เช่น การรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ การจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการสื่อสารข้อมูลผ่านโปรโตคอล (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 2.2)
3. เลือกและประยุกต์ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยี เช่น อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ และเทคนิคการติดตั้งและกำหนดค่าอุปกรณ์เอดจ์ (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 7.1)

 

Edge Computing for Industrial Internet of Things

Prerequisite : None

Data processing near the data source; Edge architecture: edge devices, edge gateways, edge servers; connectivity and communication between edge and cloud; Data collection: sensor data acquisition, real-time data management; Data communication: communication protocols; AI algorithm applications, edge device installation and configuration.

Learning Outcomes

1. Analyze engineering problems related to edge computing in data processing near the data source. (PI = 2.1)
2. Design and develop data processing solutions at the edge, such as data collection from sensors, real-time data management, and data communication through protocols. (PI = 2.2)
3. Select and apply appropriate tools and technologies, such as artificial intelligence algorithms, and techniques for installing and configuring edge devices. (PI = 7.1)