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課程簡介
邊緣 AI 入門
- 定義與關鍵概念。
- 邊緣 AI 與雲端 AI 的差異。
- 邊緣 AI 的優勢與挑戰。
- 邊緣 AI 應用概覽。
Edge AI 架構
- Edge AI 系統的組成部分。
- 硬體與軟體需求。
- Edge AI 應用中的數據流。
- 與現有系統進行整合。
搭建 Edge AI 環境
- Edge AI 平台簡介(如 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等)。
- 安裝必要的軟體與函式庫。
- 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覽。
- 針對邊緣部署訓練模型。
- 模型優化技術。
- Edge AI 開發工具與框架。
部署 Edge AI 應用
- 在邊緣裝置上部署模型的步驟。
- 監控及管理已部署的模型。
- 即時數據處理與推論。
- 案例研究與實例演示。
使用場景與應用
- 特定行業中的 Edge AI 應用。
- 醫療、汽車及智慧家居領域的案例研究。
- 成功案例與經驗教訓。
- Edge AI 的未來趨勢與機會。
倫理考量與最佳實踐
- 確保 Edge AI 中的隱私與安全性。
- 處理偏差與公平性問題。
- 符合法規與標準要求。
- 負責任地部署 AI 的最佳實踐方法。
動手實作專案與練習
- 開發簡單的 Edge AI 應用程序。
- 真實世界專案與情境模擬。
- 小組協作練習。
- 專案演示與反饋環節。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本的 AI 和機器學習概念知識。
- 擁有程式語言編程經驗(推薦使用 Python)。
- 熟悉通用計算機概念。
受眾對象
- 開發人員。
- IT 專業人士。
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
機器翻譯