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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: