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

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