課程簡介

邊緣 AI 中的高級概念

  • 深入瞭解邊緣 AI 架構
  • 邊緣AI與雲AI對比分析
  • 邊緣 AI 的最新趨勢和新興技術
  • 高級用例和應用程式

高級模型優化技術

  • 邊緣設備的量化和修剪
  • 輕量級模型的知識蒸餾
  • 邊緣 AI 應用的遷移學習
  • 自動執行模型優化流程

前沿部署策略

  • 邊緣 AI 的容器化和編排
  • 使用邊緣計算平臺(例如Edge TPU、Jetson Nano)部署 AI 模型
  • 即時推理和低延遲解決方案
  • 管理邊緣設備上的更新和可伸縮性

專用工具和框架

  • 探索高級工具(例如,TensorFlow Lite、OpenVINO、PyTorch Mobile)
  • 使用特定於硬體的優化工具
  • 將 AI 模型與專用邊緣硬體整合
  • 工具的案例研究

性能調優和監控

  • 邊緣設備性能基準測試技術
  • 用於即時監控和調試的工具
  • 解決延遲、輸送量和能效問題
  • 持續優化和維護的策略

創新 Use Case 和應用

  • 高級邊緣 AI 的行業特定應用
  • 智慧城市、自動駕駛汽車、工業物聯網、醫療保健等
  • 成功實施邊緣 AI 的案例研究
  • 邊緣AI的未來趨勢與研究方向

高級道德和安全注意事項

  • 確保邊緣 AI 部署的強大安全性
  • 解決邊緣 AI 中複雜的倫理問題
  • 實施保護隱私的 AI 技術
  • 符合先進法規和行業標準

動手項目和高級練習

  • 開發和優化複雜的邊緣 AI 應用程式
  • 真實世界專案和高級方案
  • 協作小組練習和創新挑戰
  • 項目介紹和專家反饋

摘要和後續步驟

最低要求

  • 深入瞭解 AI 和機器學習概念
  • 熟練使用程式設計語言(Python推薦)
  • 具有邊緣計算和在邊緣設備上部署 AI 模型的經驗

觀眾

  • 人工智慧從業者
  • 研究者
  • 開發人員
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類