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課程簡介
Edge AI的先進概念
- 深入探討Edge AI架構
- Edge AI與雲端AI的比較分析
- Edge AI的最新趨勢與新興技術
- 進階用例與應用
先進模型優化技巧
- 用於邊緣設備的量化與剪枝
- 用於輕量級模型的知識蒸餾
- 用於Edge AI應用的遷移學習
- 自動化模型優化流程
尖端部署策略
- Edge AI的容器化與編排
- 使用邊緣運算平台(如:Edge TPU, Jetson Nano)部署AI模型
- 即時推論與低延遲解決方案
- 管理邊緣設備上的更新與擴展性
專門工具與框架
- 探索先進工具(如:TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- 使用硬體特定優化工具
- 將AI模型與專門的邊緣硬體整合
- 工具實戰案例研究
效能調優與監控
- 用於邊緣設備效能基準測試的技巧
- 用於即時監控與除錯的工具
- 處理延遲、吞吐量與電源效率
- 持續優化與維護的策略
创新用例與應用
- 特定產業的先進Edge AI應用
- 智慧城市、自動駕駛車輛、工業物聯網、醫療保健等
- 成功的Edge AI實施案例研究
- Edge AI的未來趨勢與研究方向
進階倫理與安全考量
- 確保Edge AI部署的安全性穩固
- 處理邊緣AI的複雜倫理問題
- 實施保護隱私的AI技巧
- 符合進階法規與產業標準
實作專案與進階練習
- 開發並優化複雜的Edge AI應用
- 真實世界專案與進階情境
- 協作團體練習与创新挑戰
- 專案展示與專家回饋
總結與後續步驟
最低要求
- 對人工智慧及機器學習概念有深入理解
- 精通程式語言(推薦Python)
- 具備邊緣運算經驗,並曾在邊緣設備上部署AI模型
受眾
- AI從業者
- 研究人員
- 開發者
14 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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