TinyML:在超低功耗邊緣設備上運行AI培訓
TinyML正在通過使微控制器和資源受限的邊緣設備實現超低功耗的機器學習,徹底改變人工智能。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級嵌入式工程師、物聯網開發人員和AI研究人員,他們希望在節能硬件上實現TinyML技術,以開發AI驅動的應用。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解TinyML和邊緣AI的基礎知識。
- 在微控制器上部署輕量級AI模型。
- 優化AI推理以實現低功耗。
- 將TinyML與真實世界的物聯網應用集成。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手實踐。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
TinyML簡介
- TinyML是什麼?
- 爲什麼在微控制器上運行AI?
- TinyML的挑戰與優勢
搭建TinyML開發環境
- TinyML工具鏈概述
- 安裝TensorFlow Lite for Microcontrollers
- 使用Arduino IDE和Edge Impulse
構建與部署TinyML模型
- 訓練TinyML的AI模型
- 轉換與壓縮AI模型以適應微控制器
- 在低功耗硬件上部署模型
優化TinyML以實現能效
- 模型壓縮的量化技術
- 延遲與功耗的考量
- 性能與能效的平衡
微控制器上的即時推理
- 使用TinyML處理傳感器數據
- 在Arduino、STM32和Raspberry Pi Pico上運行AI模型
- 優化即時應用的推理
TinyML與IoT及邊緣應用的集成
- 將TinyML與IoT設備連接
- 無線通信與數據傳輸
- 部署AI驅動的IoT解決方案
實際應用與未來趨勢
- 在醫療、農業和工業監控中的用例
- 超低功耗AI的未來
- TinyML研究與部署的下一步
總結與下一步
最低要求
- 瞭解嵌入式系統和微控制器
- 具備AI或機器學習基礎知識
- 具備C、C++或Python編程基礎
受衆
- 嵌入式工程師
- IoT開發者
- AI研究員
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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。
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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。
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- 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。
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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。
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- 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。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
- 爲TinyML項目設置開發環境。
- 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署AI模型。
- 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse實現實際TinyML應用。
- 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。
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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。
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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。
TinyML介紹
14 時間:本课程为讲师指导的澳門(线上或线下)培训,面向初学者级别的工程师和数据科学家,旨在帮助他们理解TinyML的基础知识,探索其应用,并在微控制器上部署AI模型。
培训结束后,学员将能够:
- 理解TinyML的基础知识及其重要性。
- 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
- 优化和微调机器学习模型以实现低功耗。
- 将TinyML应用于实际场景,如手势识别、异常检测和音频处理。
TinyML在物聯網應用中的實踐
21 時間:這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的澳門(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠:
- 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
- 為IoT項目設置TinyML開發環境。
- 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
- 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
- 優化TinyML模型,以提高功率和內存使用的效率。