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課程簡介
邊緣 AI 簡介
- 定義和關鍵概念
- 邊緣 AI 和雲 AI 的區別
- 邊緣 AI 的優勢和挑戰
- 邊緣 AI 應用概述
邊緣 AI 架構
- 邊緣 AI 系統的元件
- 硬體和軟體要求
- 邊緣 AI 應用程式中的數據流
- 與現有系統集成
設置邊緣 AI 環境
- 邊緣 AI 平台簡介(Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等)
- 安裝必要的軟體和庫
- 配置開發環境
- 初始化Edge AI設置
開發邊緣 AI 模型
- 邊緣設備的機器學習和深度學習模型概述
- 專門用於邊緣部署的訓練模型
- 優化邊緣設備模型的技術
- 邊緣 AI 開發的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
Data Management 和邊緣 AI 的預處理
- 邊緣環境的數據收集技術
- 邊緣設備的數據預處理和增強
- 管理邊緣設備上的數據管道
- 確保邊緣環境中的數據隱私和安全
部署邊緣 AI 應用程式
- 在各種邊緣設備上部署模型的步驟
- 監視和管理已部署模型的技術
- 邊緣設備上的實時數據處理和推理
- 部署的案例研究和實際實例
將邊緣 AI 與物聯網系統整合
- 將邊緣 AI 解決方案與物聯網設備和感測器連接起來
- Communication 協議和數據交換方法
- 構建端到端邊緣 AI 和 IoT 解決方案
- 實際範例和用例
Use Case和應用
- 邊緣 AI 的行業特定應用
- 醫療保健、汽車和智慧家居領域的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 邊緣 AI 的未來趨勢和機遇
道德考量和最佳實踐
- 確保邊緣 AI 部署中的隱私和安全
- 解決邊緣 AI 模型中的偏見和公平性問題
- 符合法規和標準
- 負責任地部署 AI 的最佳實踐
動手項目和練習
- 開發複雜的邊緣 AI 應用程式
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本的 AI 和機器學習概念
- 有程式設計語言經驗(Python 推薦)
- 熟悉邊緣計算和物聯網概念
觀眾
- 開發人員
- IT 專業人員
14 時間: