課程簡介

Edge AI簡介

  • 定義與關鍵概念
  • Edge AI與Cloud AI的區別
  • Edge AI的優勢與挑戰
  • Edge AI應用概述

Edge AI架構

  • Edge AI系統的組件
  • 硬件與軟件需求
  • Edge AI應用中的數據流
  • 與現有系統的集成

搭建Edge AI環境

  • Edge AI平臺簡介(如Raspberry Pi、NVIDIA Jetson等)
  • 安裝必要的軟件與庫
  • 配置開發環境
  • 初始化Edge AI設置

開發Edge AI模型

  • 機器學習與深度學習模型概述
  • 爲邊緣部署訓練模型
  • 模型優化技術
  • Edge AI開發工具與框架

部署Edge AI應用

  • 在邊緣設備上部署模型的步驟
  • 監控與管理已部署的模型
  • 即時數據處理與推理
  • 案例研究與示例

用例與應用

  • Edge AI的行業應用
  • 醫療、汽車與智能家居中的案例研究
  • 成功故事與經驗教訓
  • Edge AI的未來趨勢與機遇

倫理考量與最佳實踐

  • 確保Edge AI的隱私與安全
  • 解決偏見與公平問題
  • 遵守法規與標準
  • 負責任的AI部署最佳實踐

實踐項目與練習

  • 開發一個簡單的Edge AI應用
  • 真實世界的項目與場景
  • 協作小組練習
  • 項目展示與反饋

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解基本的AI和機器學習概念
  • 具備編程語言經驗(推薦Python)
  • 熟悉通用計算概念

受衆

  • 開發者
  • IT專業人員
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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