Edge AI 智慧城市培訓
Edge AI for Smart Cities專注於Edge AI技術在智慧城市基礎設施中的應用,涵蓋交通管理、監控和資源優化等領域。本課程提供實用知識和策略,幫助將Edge AI集成到城市環境中,提升智慧城市項目的效率和功能。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理,旨在幫助他們利用Edge AI推動智慧城市項目。
通過本培訓,學員將能夠:
- 瞭解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法規問題。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
課程簡介
智能城市中的邊緣AI介紹
- 邊緣AI概述及其在智能城市中的應用
- 邊緣AI在城市環境中的關鍵優勢與挑戰
- 智能城市技術的當前趨勢與創新
- 智能城市中成功實施邊緣AI的案例研究
邊緣AI在交通管理中的應用
- 即時交通監控與分析
- 自適應交通信號控制與擁堵管理
- 與交通網絡及系統的集成
- 邊緣AI在交通管理中的案例研究
監控與公共安全
- 智能視頻監控系統
- 即時事件檢測與響應
- 利用邊緣AI提升公共安全
- 邊緣AI在監控與公共安全中的案例研究
智能城市中的資源優化
- 能源管理與優化
- 利用邊緣AI進行水與廢物管理
- 智能照明與基礎設施管理
- 邊緣AI在資源優化中的案例研究
邊緣AI與智能城市系統的集成
- 邊緣AI集成的架構考慮
- 與現有智能城市技術的互操作性
- 數據管理與分析
- 集成智能城市解決方案的案例研究
倫理與法規考慮
- 解決邊緣AI應用中的隱私問題
- 確保符合法規與標準
- 邊緣AI在智能城市中的倫理影響
- 倫理邊緣AI實施的案例研究
創新用例與應用
- 探索邊緣AI在智能城市中的前沿應用
- 深入案例研究與成功故事
- 智能城市技術的未來趨勢與機遇
實踐項目與練習
- 爲智能城市場景設計與實施邊緣AI解決方案
- 協作小組練習與項目
- 項目展示與反饋
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習概念
- 具備城市規劃與智慧城市技術的基礎知識
- 有項目管理或工程原理的經驗
受衆
- 城市規劃師
- 土木工程師
- 智慧城市項目經理
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培訓結束後,學員將能夠:
- 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。
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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。
- 部署和管理Edge AI應用。
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- 瞭解Edge AI在金融服務中的作用。
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- 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。
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14 時間:本次由講師指導的澳門(線上或線下)培訓面向中級工業工程師、製造專業人士和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。
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- 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。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 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。
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- 利用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。
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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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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。
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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。
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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。