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课程大纲
边缘AI与物联网简介
- 边缘AI的定义与关键概念
- 物联网系统与架构概述
- 边缘AI与物联网集成的优势与挑战
- 实际应用与用例
物联网中的边缘AI架构
- 物联网中边缘AI系统的组件
- 硬件与软件要求
- 支持边缘AI的物联网应用中的数据流
- 与现有物联网系统的集成
设置边缘AI与物联网环境
- 常用物联网平台介绍(如Arduino、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson)
- 安装必要的软件与库
- 配置开发环境
- 初始化边缘AI与物联网设置
为物联网设备开发AI模型
- 适用于边缘与物联网的机器学习和深度学习模型概述
- 为物联网部署训练与优化模型
- 边缘AI开发的工具与框架(如TensorFlow Lite、OpenVINO等)
- 模型压缩与优化技术
物联网中的数据管理与预处理
- 物联网环境中的数据收集技术
- 边缘设备的数据预处理与增强
- 管理物联网设备上的数据管道
- 确保物联网环境中的数据隐私与安全
在物联网设备上部署边缘AI模型
- 在物联网边缘设备上部署AI模型的步骤
- 监控与管理已部署模型的技术
- 物联网设备上的实时数据处理与推理
- 部署案例与实例
将边缘AI与物联网协议和平台集成
- 物联网通信协议概述(如MQTT、CoAP、HTTP等)
- 将边缘AI解决方案与物联网传感器和执行器连接
- 构建端到端的边缘AI与物联网解决方案
- 实际示例与用例
用例与应用
- 边缘AI在物联网中的行业特定应用
- 智能家居、工业物联网、医疗等领域的深入案例研究
- 成功故事与经验教训
- 边缘AI在物联网中的未来趋势与机遇
伦理考量与最佳实践
- 确保边缘AI与物联网部署中的隐私与安全
- 解决AI模型中的偏见与公平性问题
- 遵守法规与标准
- 物联网中负责任AI部署的最佳实践
动手项目与练习
- 为物联网开发复杂的边缘AI应用
- 实际项目与场景
- 协作小组练习
- 项目展示与反馈
总结与下一步
要求
- 对基础AI和机器学习概念的理解
- 具备编程语言经验(推荐Python)
- 熟悉IoT概念和技术
受众
- IoT开发者
- 系统架构师
- 行业专业人士
14 小时