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課程簡介
邊緣AI簡介
- 定義和關鍵概念
- 邊緣AI與雲AI的區別
- 邊緣AI的優勢與挑戰
- 邊緣AI應用概述
邊緣AI架構
- 邊緣AI系統的組件
- 硬件和軟件要求
- 邊緣AI應用中的數據流
- 與現有系統的集成
設置邊緣AI環境
- 邊緣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
- 初始化邊緣AI設置
開發邊緣AI模型
- 邊緣設備的機器學習和深度學習模型概述
- 爲邊緣部署訓練模型
- 優化邊緣設備模型的技術
- 邊緣AI開發的工具和框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
邊緣AI的數據管理與預處理
- 邊緣環境中的數據收集技術
- 邊緣設備的數據預處理和增強
- 管理邊緣設備上的數據管道
- 確保邊緣環境中的數據隱私和安全
部署邊緣AI應用
- 在各種邊緣設備上部署模型的步驟
- 監控和管理已部署模型的技術
- 邊緣設備上的即時數據處理和推理
- 部署的案例研究和實際示例
將邊緣AI與物聯網系統集成
- 將邊緣AI解決方案與物聯網設備和傳感器連接
- 通信協議和數據交換方法
- 構建端到端的邊緣AI和物聯網解決方案
- 實際示例和用例
用例與應用
- 邊緣AI的行業特定應用
- 醫療、汽車和智能家居的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 邊緣AI的未來趨勢和機遇
倫理考量與最佳實踐
- 確保邊緣AI部署中的隱私和安全
- 解決邊緣AI模型中的偏見和公平性問題
- 遵守法規和標準
- 負責任的AI部署最佳實踐
實踐項目與練習
- 開發複雜的邊緣AI應用
- 實際項目和場景
- 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)
- 熟悉邊緣計算和物聯網概念
受衆
- 開發人員
- IT專業人員
14 時間: