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课程大纲
Edge AI简介
- 定义与关键概念
- Edge AI与Cloud AI的区别
- Edge AI的优势与挑战
- Edge AI应用概览
Edge AI架构
- Edge AI系统的组成部分
- 硬件与软件需求
- Edge AI应用中的数据流
- 与现有系统的集成
搭建Edge AI环境
- Edge AI平台介绍(如Raspberry Pi、NVIDIA Jetson等)
- 安装必要的软件与库
- 配置开发环境
- 初始化Edge AI设置
开发Edge AI模型
- 边缘设备上的机器学习与深度学习模型概览
- 针对边缘部署的模型训练
- 优化边缘设备模型的技术
- Edge AI开发工具与框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
Edge AI中的数据管理与预处理
- 边缘环境中的数据收集技术
- 边缘设备上的数据预处理与增强
- 管理边缘设备上的数据管道
- 确保边缘环境中的数据隐私与安全
部署Edge AI应用
- 在不同边缘设备上部署模型的步骤
- 监控与管理已部署模型的技术
- 边缘设备上的实时数据处理与推理
- 部署的案例研究与实际示例
将Edge AI与物联网系统集成
- 将Edge AI解决方案与物联网设备及传感器连接
- 通信协议与数据交换方法
- 构建端到端的Edge AI与物联网解决方案
- 实际示例与用例
用例与应用
- Edge AI的行业特定应用
- 医疗、汽车与智能家居的深度案例研究
- 成功案例与经验教训
- Edge AI的未来趋势与机遇
伦理考量与最佳实践
- 确保Edge AI部署中的隐私与安全
- 解决Edge AI模型中的偏见与公平性问题
- 遵守法规与标准
- 负责任的AI部署最佳实践
实践项目与练习
- 开发一个复杂的Edge AI应用
- 真实世界的项目与场景
- 协作小组练习
- 项目展示与反馈
总结与下一步
要求
- 对基本AI和机器学习概念的理解
- 编程语言经验(推荐Python)
- 熟悉边缘计算和物联网概念
受众
- 开发者
- IT专业人员
14 小时