課程簡介

Edge AI 高級概念

  • 深入探討 Edge AI 架構
  • Edge AI 與雲 AI 的對比分析
  • Edge AI 的最新趨勢和新興技術
  • 高級應用場景和案例

高級模型優化技術

  • 針對邊緣設備的量化和剪枝技術
  • 知識蒸餾用於輕量級模型
  • 遷移學習在 Edge AI 中的應用
  • 自動化模型優化流程

前沿部署策略

  • Edge AI 的容器化與編排
  • 使用邊緣計算平臺部署 AI 模型(如 Edge TPU, Jetson Nano)
  • 即時推理與低延遲解決方案
  • 管理邊緣設備的更新與可擴展性

專業工具與框架

  • 探索高級工具(如 TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • 使用硬件特定的優化工具
  • 將 AI 模型與專用邊緣硬件集成
  • 工具實際應用案例研究

性能調優與監控

  • 邊緣設備性能基準測試技術
  • 即時監控與調試工具
  • 解決延遲、吞吐量與能效問題
  • 持續優化與維護策略

創新應用場景與案例

  • 高級 Edge AI 的行業特定應用
  • 智慧城市、自動駕駛、工業物聯網、醫療等領域
  • Edge AI 成功實施案例研究
  • Edge AI 的未來趨勢與研究方向

高級倫理與安全考量

  • 確保 Edge AI 部署的穩健安全性
  • 解決邊緣 AI 中的複雜倫理問題
  • 實施隱私保護的 AI 技術
  • 符合高級法規與行業標準

實踐項目與高級練習

  • 開發與優化複雜的 Edge AI 應用
  • 真實項目與高級場景
  • 協作小組練習與創新挑戰
  • 項目展示與專家反饋

總結與下一步

最低要求

  • 深入理解AI和機器學習概念
  • 熟練掌握編程語言(推薦Python)
  • 具備邊緣計算經驗,並在邊緣設備上部署AI模型

受衆

  • AI從業者
  • 研究人員
  • 開發者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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