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課程簡介
邊緣AI與物聯網簡介
- 邊緣AI的定義與關鍵概念
- 物聯網系統與架構概述
- 邊緣AI與物聯網集成的優勢與挑戰
- 實際應用與用例
物聯網中的邊緣AI架構
- 物聯網中邊緣AI系統的組件
- 硬件與軟件要求
- 支持邊緣AI的物聯網應用中的數據流
- 與現有物聯網系統的集成
設置邊緣AI與物聯網環境
- 常用物聯網平臺介紹(如Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson)
- 安裝必要的軟件與庫
- 配置開發環境
- 初始化邊緣AI與物聯網設置
爲物聯網設備開發AI模型
- 適用於邊緣與物聯網的機器學習和深度學習模型概述
- 爲物聯網部署訓練與優化模型
- 邊緣AI開發的工具與框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
- 模型壓縮與優化技術
物聯網中的數據管理與預處理
- 物聯網環境中的數據收集技術
- 邊緣設備的數據預處理與增強
- 管理物聯網設備上的數據管道
- 確保物聯網環境中的數據隱私與安全
在物聯網設備上部署邊緣AI模型
- 在物聯網邊緣設備上部署AI模型的步驟
- 監控與管理已部署模型的技術
- 物聯網設備上的即時數據處理與推理
- 部署案例與實例
將邊緣AI與物聯網協議和平臺集成
- 物聯網通信協議概述(如MQTT、CoAP、HTTP等)
- 將邊緣AI解決方案與物聯網傳感器和執行器連接
- 構建端到端的邊緣AI與物聯網解決方案
- 實際示例與用例
用例與應用
- 邊緣AI在物聯網中的行業特定應用
- 智能家居、工業物聯網、醫療等領域的深入案例研究
- 成功故事與經驗教訓
- 邊緣AI在物聯網中的未來趨勢與機遇
倫理考量與最佳實踐
- 確保邊緣AI與物聯網部署中的隱私與安全
- 解決AI模型中的偏見與公平性問題
- 遵守法規與標準
- 物聯網中負責任AI部署的最佳實踐
動手項目與練習
- 爲物聯網開發複雜的邊緣AI應用
- 實際項目與場景
- 協作小組練習
- 項目展示與反饋
總結與下一步
最低要求
- 對基礎AI和機器學習概念的理解
- 具備編程語言經驗(推薦Python)
- 熟悉IoT概念和技術
受衆
- IoT開發者
- 系統架構師
- 行業專業人士
14 時間: