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課程簡介
Edge AI簡介
- 定義與關鍵概念
- Edge AI與Cloud AI的區別
- Edge AI的優勢與挑戰
- Edge AI應用概覽
Edge AI架構
- Edge AI系統的組成部分
- 硬件與軟件需求
- Edge AI應用中的數據流
- 與現有系統的集成
搭建Edge AI環境
- Edge AI平臺介紹(如Raspberry Pi、NVIDIA Jetson等)
- 安裝必要的軟件與庫
- 配置開發環境
- 初始化Edge AI設置
開發Edge AI模型
- 邊緣設備上的機器學習與深度學習模型概覽
- 針對邊緣部署的模型訓練
- 優化邊緣設備模型的技術
- Edge AI開發工具與框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
Edge AI中的數據管理與預處理
- 邊緣環境中的數據收集技術
- 邊緣設備上的數據預處理與增強
- 管理邊緣設備上的數據管道
- 確保邊緣環境中的數據隱私與安全
部署Edge AI應用
- 在不同邊緣設備上部署模型的步驟
- 監控與管理已部署模型的技術
- 邊緣設備上的即時數據處理與推理
- 部署的案例研究與實際示例
將Edge AI與物聯網系統集成
- 將Edge AI解決方案與物聯網設備及傳感器連接
- 通信協議與數據交換方法
- 構建端到端的Edge AI與物聯網解決方案
- 實際示例與用例
用例與應用
- Edge AI的行業特定應用
- 醫療、汽車與智能家居的深度案例研究
- 成功案例與經驗教訓
- Edge AI的未來趨勢與機遇
倫理考量與最佳實踐
- 確保Edge AI部署中的隱私與安全
- 解決Edge AI模型中的偏見與公平性問題
- 遵守法規與標準
- 負責任的AI部署最佳實踐
實踐項目與練習
- 開發一個複雜的Edge AI應用
- 真實世界的項目與場景
- 協作小組練習
- 項目展示與反饋
總結與下一步
最低要求
- 對基本AI和機器學習概念的理解
- 編程語言經驗(推薦Python)
- 熟悉邊緣計算和物聯網概念
受衆
- 開發者
- IT專業人員
14 時間: