Edge AI 簡介培訓
Edge AI 是將 AI 模型直接部署和運行在邊緣設備上,如智能手機、物聯網設備和傳感器,從而實現即時數據處理和決策。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),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 專業人員。
培訓結束後,學員將能夠:
- 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。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在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,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Edge AI 簡介
- 定義與關鍵概念。
- Edge AI 與雲 AI 的區別。
- Edge AI 的優勢與挑戰。
- Edge AI 應用概述。
Edge AI 架構
- Edge AI 系統的組件。
- 硬件與軟件要求。
- Edge AI 應用中的數據流。
- 與現有系統的集成。
設置 Edge AI 環境
- Edge 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 Edge AI 設置。
開發 Edge AI 模型
- 機器學習和深度學習模型概述。
- 爲邊緣部署訓練模型。
- 模型優化技術。
- Edge AI 開發的工具和框架。
部署 Edge AI 應用
- 在邊緣設備上部署模型的步驟。
- 監控和管理已部署的模型。
- 即時數據處理和推理。
- 案例研究與示例。
用例與應用
- Edge AI 的行業特定應用。
- 醫療、汽車和智能家居中的案例研究。
- 成功案例與經驗教訓。
- Edge AI 的未來趨勢與機遇。
倫理考慮與最佳實踐
- 確保 Edge AI 的隱私與安全。
- 解決偏見與公平性問題。
- 遵守法規與標準。
- 負責任 AI 部署的最佳實踐。
實踐項目與練習
- 開發一個簡單的 Edge AI 應用。
- 真實世界項目與場景。
- 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)。
- 熟悉一般計算概念。
受衆
- 開發者。
- IT 專業人員。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
- 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
- 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
- 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
- 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
- 解決邊緣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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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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- 理解邊緣AI中的安全與隱私挑戰。
- 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
- 制定緩解邊緣AI部署中安全風險的策略。
- 解決倫理問題並確保合規。
- 對邊緣AI應用進行安全評估和審計。