邊緣AI在工業自動化中的應用培訓
工業自動化中的Edge AI專注於Edge AI在製造和工業環境中的應用。本課程涵蓋使用AI技術進行預測性維護、質量控制和流程優化,提供通過Edge AI增強工業運營的實用知識。
本次講師指導的培訓(線上或線下)面向中級工業工程師、製造專業人員和AI開發者,旨在幫助他們在工業自動化中實施Edge AI解決方案。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 瞭解Edge AI在工業自動化中的作用。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 在製造過程中應用AI技術進行質量控制。
- 使用Edge AI優化工業流程。
- 在工業環境中部署和管理Edge AI解決方案。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
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
工業自動化中的Edge AI簡介
- Edge AI概述及其在工業中的應用
- 在工業環境中使用Edge AI的優勢與挑戰
- 製造業中成功應用Edge AI的案例研究
設置Edge AI環境
- 安裝和配置Edge AI工具
- 設置工業傳感器和數據收集系統
- 相關Edge AI框架和庫簡介
- 環境設置的動手練習
使用Edge AI進行預測性維護
- 預測性維護簡介
- 開發用於設備健康監測的AI模型
- 實施即時故障檢測與預測
- 預測性維護的動手練習
使用Edge AI進行質量控制
- 製造業中的質量控制概述
- 用於缺陷檢測與分類的AI技術
- 實施基於視覺的質量控制系統
- 質量控制應用的動手練習
使用Edge AI進行流程優化
- 流程優化簡介
- 使用AI進行即時流程監控與控制
- 實施AI驅動的決策系統
- 流程優化的動手練習
部署和管理Edge AI解決方案
- 在工業邊緣設備上部署AI模型
- 監控和維護Edge AI系統
- 故障排除和優化已部署的模型
- 部署與管理的動手練習
工業Edge AI的工具與框架
- 工具與框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
- 使用TensorFlow Lite進行工業AI應用
- 優化工具的動手練習
實際應用與案例研究
- 成功的工業Edge AI項目回顧
- 行業特定用例討論
- 構建和優化實際工業AI應用的動手項目
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習概念
- 具備工業自動化系統經驗
- 基本編程技能(推薦Python)
受衆
- 工業工程師
- 製造行業專業人員
- AI開發者
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- 探索Edge AI模型開發和優化的先進技術。
- 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
- 利用專用工具和框架進行高級Edge AI應用。
- 優化Edge AI解決方案的性能和效率。
- 探索Edge AI的創新用例和新興趨勢。
- 解決Edge AI部署中的高級倫理和安全問題。
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- 理解Edge AI的原理及其優勢。
- 設置和配置邊緣計算環境。
- 開發、訓練和優化用於邊緣部署的AI模型。
- 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
- 評估並改進邊緣部署模型的性能。
- 解決Edge AI應用中的倫理和安全問題。
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- 理解Edge AI的基本概念。
- 設置和配置Edge AI環境。
- 開發、訓練和優化Edge AI模型。
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- 瞭解Edge AI在金融服務中的作用。
- 使用Edge AI實施欺詐檢測系統。
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- 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
- 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
- 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
- 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
- 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。
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- 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
- 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
- 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
- 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
- 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
- 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。
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- 理解邊緣AI的基礎知識及NVIDIA Jetson硬件。
- 優化AI模型以部署在邊緣設備上。
- 使用TensorRT加速深度學習推理。
- 利用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。
Edge AI與Robotics:賦能自主系統
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通過本培訓,學員將能夠:
- 瞭解Edge AI在自主系統中的角色。
- 在邊緣設備上部署AI模型,實現即時機器人操作。
- 優化AI性能,實現低延遲決策。
- 整合計算機視覺和傳感器融合,實現機器人自主性。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施Edge AI解決方案,用於交通管理和監控。
- 利用Edge AI技術優化城市資源。
- 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。
Edge AI with TensorFlow Lite
14 時間:本課程爲講師指導的線下或線上培訓,面向中級開發者、數據科學家和AI從業者,旨在幫助他們利用TensorFlow Lite開發Edge AI應用。
通過本培訓,學員將能夠:
- 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。
Edge AI 簡介
14 時間:本課程爲講師指導的澳門(線上或線下)培訓,面向希望瞭解Edge AI基礎知識及其入門應用的初級開發者和IT專業人士。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 理解Edge AI的基本概念和架構。
- 設置和配置Edge AI環境。
- 開發和部署簡單的Edge AI應用。
- 識別並理解Edge AI的用例和優勢。
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21 時間:本次由講師指導的澳門(線上或線下)培訓,面向希望將AI模型部署在低功耗設備上並最大限度減少能耗的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
- 優化神經網絡以進行低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
- 以最小功耗在邊緣硬件上部署AI模型。
優化AI模型以適用於邊緣設備
14 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望優化AI模型以在邊緣設備上部署的中級AI開發者、機器學習工程師和系統架構師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 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。
- 實施剪枝和其他優化技術,提升模型性能。
- 在各種邊緣設備上部署優化後的AI模型。
邊緣AI中的安全與隱私
14 時間:本課程爲講師主導的澳門(線上或線下)培訓,面向中級網絡安全專業人員、系統管理員和AI倫理研究人員,旨在幫助他們安全且符合倫理地部署Edge AI解決方案。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解Edge AI中的安全和隱私挑戰。
- 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
- 制定策略,緩解Edge AI部署中的安全風險。
- 解決倫理問題,並確保符合法規要求。
- 對Edge AI應用進行安全評估和審計。