課程簡介

邊緣AI高級概念

  • 深入探討邊緣AI架構。
  • 邊緣AI與雲AI的對比分析。
  • 邊緣AI的最新趨勢和新興技術。
  • 高級用例和應用。

高級模型優化技術

  • 邊緣設備的量化和剪枝。
  • 輕量模型的知識蒸餾。
  • 邊緣AI應用的遷移學習。
  • 自動化模型優化流程。

前沿部署策略

  • 邊緣AI的容器化與編排。
  • 使用邊緣計算平臺(如Edge TPU、Jetson Nano)部署AI模型。
  • 即時推理與低延遲解決方案。
  • 管理邊緣設備的更新和擴展性。

專門工具和框架

  • 探索高級工具(如TensorFlow Lite、OpenVINO、PyTorch Mobile)。
  • 使用硬件特定的優化工具。
  • 將AI模型與專門的邊緣硬件集成。
  • 工具實際應用案例研究。

性能調優與監控

  • 邊緣設備上的性能基準測試技術。
  • 即時監控和調試工具。
  • 解決延遲、吞吐量和能效問題。
  • 持續優化和維護策略。

創新用例和應用

  • 高級邊緣AI的行業特定應用。
  • 智能城市、自動駕駛、工業物聯網、醫療等領域。
  • 成功的邊緣AI實施案例研究。
  • 邊緣AI的未來趨勢和研究方向。

高級倫理和安全考慮

  • 確保邊緣AI部署的穩健安全性。
  • 解決邊緣AI中的複雜倫理問題。
  • 實施隱私保護的AI技術。
  • 遵守高級法規和行業標準。

實踐項目與高級練習

  • 開發和優化複雜的邊緣AI應用。
  • 實際項目與高級場景。
  • 協作小組練習與創新挑戰。
  • 項目展示與專家反饋。

總結與下一步

最低要求

  • 深入瞭解AI和機器學習概念。
  • 熟練掌握編程語言(推薦Python)。
  • 具備邊緣計算和在邊緣設備上部署AI模型的經驗。

受衆

  • AI從業者。
  • 研究人員。
  • 開發者。
 14 時間:

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