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課程簡介
Edge AI 簡介
- 定義與關鍵概念。
- Edge AI 與雲 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。
- 硬件與軟件要求。
- Edge AI 應用中的數據流。
- 與現有系統的集成。
設置 Edge AI 環境
- Edge AI 平臺介紹(如 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等)。
- 安裝必要的軟件和庫。
- 配置開發環境。
- 初始化 Edge AI 設置。
開發 Edge AI 模型
- 機器學習和深度學習模型概述。
- 爲邊緣部署訓練模型。
- 模型優化技術。
- Edge AI 開發的工具和框架。
部署 Edge AI 應用
- 在邊緣設備上部署模型的步驟。
- 監控和管理已部署的模型。
- 即時數據處理和推理。
- 案例研究與示例。
用例與應用
- Edge AI 的行業特定應用。
- 醫療、汽車和智能家居中的案例研究。
- 成功案例與經驗教訓。
- Edge AI 的未來趨勢與機遇。
倫理考慮與最佳實踐
- 確保 Edge AI 的隱私與安全。
- 解決偏見與公平性問題。
- 遵守法規與標準。
- 負責任 AI 部署的最佳實踐。
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
- 具備基本的 AI 和機器學習概念知識。
- 有編程語言經驗(推薦 Python)。
- 熟悉一般計算概念。
受衆
- 開發者。
- IT 專業人員。
14 時間: