感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
边缘AI简介
- 定义和关键概念
- 边缘AI与云AI的区别
- 边缘AI的优势与挑战
- 边缘AI应用概述
边缘AI架构
- 边缘AI系统的组件
- 硬件和软件要求
- 边缘AI应用中的数据流
- 与现有系统的集成
设置边缘AI环境
- 边缘AI平台介绍(如Raspberry Pi、NVIDIA Jetson等)
- 安装必要的软件和库
- 配置开发环境
- 初始化边缘AI设置
开发边缘AI模型
- 边缘设备的机器学习和深度学习模型概述
- 为边缘部署训练模型
- 优化边缘设备模型的技术
- 边缘AI开发的工具和框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
边缘AI的数据管理与预处理
- 边缘环境中的数据收集技术
- 边缘设备的数据预处理和增强
- 管理边缘设备上的数据管道
- 确保边缘环境中的数据隐私和安全
部署边缘AI应用
- 在各种边缘设备上部署模型的步骤
- 监控和管理已部署模型的技术
- 边缘设备上的实时数据处理和推理
- 部署的案例研究和实际示例
将边缘AI与物联网系统集成
- 将边缘AI解决方案与物联网设备和传感器连接
- 通信协议和数据交换方法
- 构建端到端的边缘AI和物联网解决方案
- 实际示例和用例
用例与应用
- 边缘AI的行业特定应用
- 医疗、汽车和智能家居的深入案例研究
- 成功案例和经验教训
- 边缘AI的未来趋势和机遇
伦理考量与最佳实践
- 确保边缘AI部署中的隐私和安全
- 解决边缘AI模型中的偏见和公平性问题
- 遵守法规和标准
- 负责任的AI部署最佳实践
实践项目与练习
- 开发复杂的边缘AI应用
- 实际项目和场景
- 协作小组练习
- 项目展示与反馈
总结与下一步
要求
- 具备基本的AI和机器学习概念知识
- 有编程语言经验(推荐Python)
- 熟悉边缘计算和物联网概念
受众
- 开发人员
- IT专业人员
14 小时