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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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