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课程大纲
Edge AI 高级概念
- 深入探讨 Edge AI 架构
- Edge AI 与云 AI 的对比分析
- Edge AI 的最新趋势和新兴技术
- 高级应用场景和案例
高级模型优化技术
- 针对边缘设备的量化和剪枝技术
- 知识蒸馏用于轻量级模型
- 迁移学习在 Edge AI 中的应用
- 自动化模型优化流程
前沿部署策略
- Edge AI 的容器化与编排
- 使用边缘计算平台部署 AI 模型(如 Edge TPU, Jetson Nano)
- 实时推理与低延迟解决方案
- 管理边缘设备的更新与可扩展性
专业工具与框架
- 探索高级工具(如 TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- 使用硬件特定的优化工具
- 将 AI 模型与专用边缘硬件集成
- 工具实际应用案例研究
性能调优与监控
- 边缘设备性能基准测试技术
- 实时监控与调试工具
- 解决延迟、吞吐量与能效问题
- 持续优化与维护策略
创新应用场景与案例
- 高级 Edge AI 的行业特定应用
- 智慧城市、自动驾驶、工业物联网、医疗等领域
- Edge AI 成功实施案例研究
- Edge AI 的未来趋势与研究方向
高级伦理与安全考量
- 确保 Edge AI 部署的稳健安全性
- 解决边缘 AI 中的复杂伦理问题
- 实施隐私保护的 AI 技术
- 符合高级法规与行业标准
实践项目与高级练习
- 开发与优化复杂的 Edge AI 应用
- 真实项目与高级场景
- 协作小组练习与创新挑战
- 项目展示与专家反馈
总结与下一步
要求
- 深入理解AI和机器学习概念
- 熟练掌握编程语言(推荐Python)
- 具备边缘计算经验,并在边缘设备上部署AI模型
受众
- AI从业者
- 研究人员
- 开发者
14 小时