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課程簡介
边缘与智能体式 AI 简介
- 智能体式 AI 与边缘计算概述
- 延迟、隐私和带宽考虑因素
- 架构对比：云端智能体与边缘智能体
设计轻量级智能体架构
- 为受限系统拆解智能体循环
- 异步设计以实现高效计算
- 平衡自主性与连接性
搭建开发环境
- 安装用于边缘 AI 的 Python 框架
- 配置 TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile
- 在 Raspberry Pi 或类似设备上部署测试环境
实现设备端推理
- 为边缘部署转换和量化模型
- 使用 TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 运行推理
- 将推理结果集成到智能体决策循环中
将智能体与硬件和 IoT 集成
- 连接传感器、执行器和 IoT 模块
- 本地数据采集与处理管道
- 离线运行与事件触发行为
优化与监控
- 针对低功耗和高速度进行性能调优
- 边缘缓存与模型压缩技术
- 监控和调试边缘智能体
动手项目：在边缘硬件上部署轻量级智能体
- 为 IoT 或机器人任务设计一个小型自主智能体
- 实现模型推理和本地逻辑
- 针对延迟和可靠性进行测试与优化
总结与后续步骤
最低要求
- 具备 Python 编程经验
- 对机器学习工作流有基本了解
- 熟悉嵌入式或边缘计算概念
目标受众
- 将 AI 集成到硬件系统中的嵌入式开发人员
- 设计设备端推理解决方案的边缘机器学习工程师
- 为自主运行部署智能体式 AI 的机器人团队
21 小時
