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課程簡介
Edge AI 高級概念
- 深入探討 Edge AI 架構
- Edge AI 與雲 AI 的對比分析
- Edge AI 的最新趨勢和新興技術
- 高級應用場景和案例
高級模型優化技術
- 針對邊緣設備的量化和剪枝技術
- 知識蒸餾用於輕量級模型
- 遷移學習在 Edge AI 中的應用
- 自動化模型優化流程
前沿部署策略
- Edge AI 的容器化與編排
- 使用邊緣計算平臺部署 AI 模型(如 Edge TPU, Jetson Nano)
- 即時推理與低延遲解決方案
- 管理邊緣設備的更新與可擴展性
專業工具與框架
- 探索高級工具(如 TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- 使用硬件特定的優化工具
- 將 AI 模型與專用邊緣硬件集成
- 工具實際應用案例研究
性能調優與監控
- 邊緣設備性能基準測試技術
- 即時監控與調試工具
- 解決延遲、吞吐量與能效問題
- 持續優化與維護策略
創新應用場景與案例
- 高級 Edge AI 的行業特定應用
- 智慧城市、自動駕駛、工業物聯網、醫療等領域
- Edge AI 成功實施案例研究
- Edge AI 的未來趨勢與研究方向
高級倫理與安全考量
- 確保 Edge AI 部署的穩健安全性
- 解決邊緣 AI 中的複雜倫理問題
- 實施隱私保護的 AI 技術
- 符合高級法規與行業標準
實踐項目與高級練習
- 開發與優化複雜的 Edge AI 應用
- 真實項目與高級場景
- 協作小組練習與創新挑戰
- 項目展示與專家反饋
總結與下一步
最低要求
- 深入理解AI和機器學習概念
- 熟練掌握編程語言(推薦Python)
- 具備邊緣計算經驗,並在邊緣設備上部署AI模型
受衆
- AI從業者
- 研究人員
- 開發者
14 時間: