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

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