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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应用概述
Edge AI架构
- Edge AI系统的组件
- 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平台简介(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
- 机器学习与深度学习模型概述
- 为边缘部署训练模型
- 模型优化技术
- Edge AI开发工具与框架
部署Edge AI应用
- 在边缘设备上部署模型的步骤
- 监控与管理已部署的模型
- 实时数据处理与推理
- 案例研究与示例
用例与应用
- Edge AI的行业应用
- 医疗、汽车与智能家居中的案例研究
- 成功故事与经验教训
- Edge AI的未来趋势与机遇
伦理考量与最佳实践
- 确保Edge AI的隐私与安全
- 解决偏见与公平问题
- 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
- 开发一个简单的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
- 了解基本的AI和机器学习概念
- 具备编程语言经验(推荐Python)
- 熟悉通用计算概念
受众
- 开发者
- IT专业人员
14 小时