课程大纲

边缘 AI 中的高级概念

  • 深入了解边缘 AI 架构
  • 边缘AI与云AI对比分析
  • 边缘 AI 的最新趋势和新兴技术
  • 高级用例和应用程序

高级模型优化技术

  • 边缘设备的量化和修剪
  • 轻量级模型的知识蒸馏
  • 边缘 AI 应用的迁移学习
  • 自动执行模型优化流程

前沿部署策略

  • 边缘 AI 的容器化和编排
  • 使用边缘计算平台(例如 Edge TPU、Jetson Nano)部署 AI 模型
  • 实时推理和低延迟解决方案
  • 管理边缘设备上的更新和可伸缩性

专用工具和框架

  • 探索高级工具(例如,TensorFlow Lite、OpenVINO、PyTorch Mobile)
  • 使用特定于硬件的优化工具
  • 将 AI 模型与专用边缘硬件集成
  • 工具的案例研究

性能调优和监控

  • 边缘设备性能基准测试技术
  • 用于实时监控和调试的工具
  • 解决延迟、吞吐量和能效问题
  • 持续优化和维护的策略

创新 Use Case 和应用

  • 高级边缘 AI 的行业特定应用
  • 智慧城市、自动驾驶汽车、工业物联网、医疗保健等
  • 成功实施边缘 AI 的案例研究
  • 边缘AI的未来趋势与研究方向

高级道德和安全注意事项

  • 确保边缘 AI 部署的强大安全性
  • 解决边缘 AI 中复杂的伦理问题
  • 实施保护隐私的 AI 技术
  • 符合先进法规和行业标准

动手项目和高级练习

  • 开发和优化复杂的边缘 AI 应用程序
  • 真实世界项目和高级方案
  • 协作小组练习和创新挑战
  • 项目介绍和专家反馈

摘要和后续步骤

要求

  • 深入了解 AI 和机器学习概念
  • 熟练使用编程语言(Python推荐)
  • 具有边缘计算和在边缘设备上部署 AI 模型的经验

观众

  • 人工智能从业者
  • 研究者
  • 开发 人员
 14 小时

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