邊緣人工智慧在電腦視覺中的應用：即時影像處理培訓
邊緣人工智慧正在徹底改變即時影像和視訊分析，使人工智慧模型能夠直接在邊緣裝置上運行，從而降低延遲並提高效率。
此課程由講員主導的實作培訓（可線上或線下進行），主要針對中高級電腦視覺工程師、人工智慧開發者及物聯網專業人員，旨在協助他們在邊緣裝置上實現與最佳化即時影像處理的人工智慧模型。
參與學員在結束本課程後，將能夠：
- 了解邊緣人工智慧的基礎知識及其在電腦視覺中的應用。
- 部署最佳化的深度學習模型於邊緣裝置，以進行實時影像與視訊分析。
- 使用如 TensorFlow Lite、OpenVINO 及 NVIDIA Jetson SDK 等框架進行模型部署。
- 優化人工智慧模型的性能、功耗效率及低延遲推論能力。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實作環節。
- 在即時實驗環境中的實際操作演練。
課程客製化選項
- 如需針對本課程提出客製化培訓需求，請聯繫我們以安排相關事宜。
課程簡介
邊緣人工智慧在電腦視覺中的介紹
- 邊緣人工智慧的概述及其優勢。
- 雲端人工智慧與邊緣人工智慧的比較。
- 即時影像處理面臨的關鍵挑戰。
在邊緣裝置上部署深度學習模型
- TensorFlow Lite 與 OpenVINO 的介紹。
- 為邊緣部署最佳化並量化模型。
- 案例研究：在邊緣裝置上運行 YOLOv8。
即時推論的硬體加速
- 邊緣計算硬體（Jetson、Coral、FPGA）的概述。
- 利用 GPU 與 TPU 進行加速。
- 基準測試與效能評估。
即時物體偵測與追蹤
- 使用 YOLO 模型實施物體偵測。
- 即時追蹤移動中的物體。
- 透過感測器融合提升偵測準確度。
邊緣人工智慧的優化技術
- 透過剪枝與量化減少模型大小。
- 降低延遲與功耗的技術。
- 邊緣人工智慧模型的重新訓練與微調。
將邊緣人工智慧整合至物聯網系統
- 在智慧型攝影機及物聯網裝置上部署人工智慧模型。
- 邊緣人工智慧與即時決策制定。
- 邊緣裝置與雲端系統之間的溝通。
邊緣人工智慧的安全性與道德考量
- 邊緣人工智慧應用中的資料隱私問題。
- 確保模型安全性，抵禦對抗性攻擊。
- 符合人工智慧法規及道德人工智慧原則。
總結與後續步驟
最低要求
- 熟悉電腦視覺概念。
- 具備 Python 及深度學習框架的使用經驗。
- 擁有邊緣計算及物聯網設備的基本知識。
目標受眾
- 電腦視覺工程師。
- 人工智慧開發者。
- 物聯網專業人員。
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客戶評論 (1)
我們可以涵蓋高級主題，並運用實際案例
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- 理解邊緣AI在醫療保健中的角色與益處。
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