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

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