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課程簡介
邊緣人工智慧入門
- 定義和關鍵概念
- 邊緣AI與雲端AI的差異
- 邊緣AI的優勢和挑戰
- 邊緣AI應用概覽
邊緣AI架構
- 邊緣AI系統的組件
- 硬體和軟體要求
- 邊緣AI應用中的數據流向
- 與現有系統的整合
設置邊緣AI環境
- 邊緣AI平台簡介(樹莓派、NVIDIA Jetson等)
- 安裝必要的軟體和庫
- 配置開發環境
- 初始化邊緣AI設置
開發邊緣AI模型
- 機器學習和深度學習模型概覽
- 為邊緣部署訓練模型
- 模型優化技術
- Edge AI開發工具和框架
部署邊緣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
- 案例研究和示例
用例與應用
- 特定行業的邊緣AI應用
- 醫療保健、汽車和智能家居的案例研究
- 成功案例與經驗教訓
- Edge AI的未來趨勢和機遇
道德考量最佳實踐
- 確保邊緣AI中的隱私和安全
- 解決偏見公平性問題
- 符合法規和標準
- AI部署的最佳實踐,負責任地使用AI
實作專案與練習
- 開發簡單的邊緣AI應用程式
- 真實世界專案情境
- 小組協作練習
- 專案展示與反饋
總結與下一步行動
最低要求
- 了解基本的人工智慧和機器學習概念。
- 具備程式語言經驗(建議使用Python)。
- 熟悉一般計算機概念。
目標受眾
- 開發人員
- IT專業人士
14 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯