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課程簡介
工業環境中的Edge AI簡介
- 邊緣計算在製造業中的重要性
- 與基於雲的人工智能的比較
- 在視覺、預測性維護和控制中的應用案例
硬件平臺和設備級約束
- 常見邊緣硬件概述(Raspberry Pi、NVIDIA Jetson、Intel NUC)
- 處理能力、內存和功耗的考慮
- 根據應用類型選擇合適的平臺
邊緣模型的開發與優化
- 模型壓縮、剪枝和量化技術
- 使用TensorFlow Lite和ONNX進行嵌入式部署
- 在受限環境中平衡準確性與速度
Computer Vision和Sensor Fusion在邊緣的應用
- 基於邊緣的視覺檢測與監控
- 集成來自多個傳感器(振動、溫度、攝像頭)的數據
- 使用Edge Impulse進行即時異常檢測
Communication與數據交換
- 使用MQTT進行工業消息傳遞
- 與SCADA、OPC-UA和PLC系統集成
- 邊緣通信的安全性與彈性
部署與現場測試
- 在邊緣設備上打包和部署模型
- 監控性能並管理更新
- 案例研究:帶本地執行器的即時決策循環
Edge AI系統的擴展與維護
- 邊緣設備管理策略
- 遠程更新與模型再訓練週期
- 工業級部署的生命週期考慮
總結與下一步
最低要求
- 瞭解嵌入式系統或物聯網架構
- 具備Python或C/C++編程經驗
- 熟悉機器學習模型開發
受衆
- 嵌入式開發人員
- 工業物聯網團隊
21 時間: