低功耗AI:優化邊緣AI以實現節能設備培訓
低功耗AI專注於優化AI模型,使其能夠在資源受限和電池供電的邊緣設備上高效運行。
本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望在高能效設備上實現AI模型並最小化能耗的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解在能效設備上運行AI的挑戰。
- 優化神經網絡以實現低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
- 在邊緣硬件上以最小功耗部署AI模型。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
低功耗AI簡介
- AI在嵌入式系統中的概述
- 低功耗設備上AI部署的挑戰
- 節能的AI應用
模型優化技術
- 量化及其對性能的影響
- 剪枝與權重共享
- 知識蒸餾以簡化模型
在低功耗硬件上部署AI模型
- 使用TensorFlow Lite和ONNX Runtime進行邊緣AI
- 使用NVIDIA TensorRT優化AI模型
- 使用Coral TPU和Jetson Nano進行硬件加速
減少AI應用中的功耗
- 功耗分析與效率指標
- 低功耗計算架構
- 動態功耗縮放與自適應推理技術
案例研究與實際應用
- AI驅動的電池供電物聯網設備
- 低功耗AI在醫療與可穿戴設備中的應用
- 智慧城市與環境監測應用
最佳實踐與未來趨勢
- 優化邊緣AI以實現可持續性
- 節能AI硬件的進展
- 低功耗AI研究的未來發展
總結與下一步
最低要求
- 對深度學習模型的理解
- 嵌入式系統或AI部署的經驗
- 模型優化技術的基礎知識
受衆
- AI工程師
- 嵌入式開發者
- 硬件工程師
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- 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
- 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。
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- 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
- 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
- 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
- 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
- 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。
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- 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
- 應用模型壓縮技術,減少AI模型的規模和複雜性。
- 利用量化方法,提升模型在邊緣硬件上的效率。
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- 解決倫理問題,並確保符合法規要求。
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