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課程簡介
工业环境中的 Edge AI 简介
- 为什么边缘计算在制造业中很重要
- 与基于云的 AI 对比
- 视觉、预测性维护和控制中的用例
硬件平台与设备端限制
- 常见边缘硬件概览(Raspberry Pi、NVIDIA Jetson、Intel NUC)
- 处理能力、内存和功耗考量
- 根据应用类型选择合适的平台
面向边缘的模型开发与优化
- 模型压缩、剪枝和量化技术
- 使用 TensorFlow Lite 和 ONNX 进行嵌入式部署
- 在受限环境中平衡准确性与速度
边缘端的计算机视觉与传感器融合
- 基于边缘的视觉检测与监控
- 集成来自多个传感器的数据(振动、温度、摄像头)
- 使用 Edge Impulse 进行实时异常检测
通信与数据交换
- 使用 MQTT 进行工业消息传递
- 与 SCADA、OPC-UA 和 PLC 系统集成
- 边缘通信中的安全性与韧性
部署与现场测试
- 在边缘设备上打包和部署模型
- 监控性能并管理更新
- 案例研究:带本地执行功能的实时决策循环
Edge AI 系统的扩展与维护
- 边缘设备管理策略
- 远程更新与模型再训练周期
- 工业级部署的生命周期考量
总结与后续步骤
最低要求
- 了解嵌入式系统或物联网架构
- 具备 Python 或 C/C++ 编程经验
- 熟悉机器学习模型开发
目标受众
- 嵌入式开发人员
- 工业物联网团队
21 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯