Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices 培训
低功耗人工智能专注于优化人工智能模型,以便在受限资源和电池供电的边缘设备上高效运行。
这门由讲师主导的现场培训(在线或现场)旨在为高级人工智能工程师、嵌入式开发人员和硬件工程师提供帮助,这些人希望在低功耗设备上实施人工智能模型,同时最小化能源消耗。
培训结束时,参加者将能够:
- 了解在节能设备上运行人工智能的挑战。
- 优化低功耗推理的神经网络。
- 利用量化、剪枝和模型压缩技术。
- 以最少的功率消耗将人工智能模型部署到边缘硬件上。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在实验室环境中进行动手实施。
课程定制选项
- 要请求定制此课程的培训,请联系我们安排。
课程大纲
低功耗人工智能简介
- 嵌入式系统中人工智能的概述
- 在低功耗设备上部署人工智能的挑战
- 节能型人工智能应用
模型优化技术
- 量化及其对性能的影响
- 修剪和权重共享
- 知识蒸馏以简化模型
在低功耗硬件上部署人工智能模型
- 使用TensorFlow Lite和ONNX Runtime进行边缘人工智能
- 使用NVIDIA TensorRT优化人工智能模型
- 使用Coral TPU和Jetson Nano进行硬件加速
人工智能应用中的能耗减少
- 功率分析和效率指标
- 低功耗计算架构
- 动态功率缩放和自适应推断技术
案例研究和现实世界应用
- 人工智能驱动的电池供电物联网设备
- 医疗保健和可穿戴设备的低功耗人工智能
- 智慧城市和环境监测应用
最佳实践和未来趋势
- 为了可持续性而优化边缘人工智能
- 节能型人工智能硬件的进展
- 低功耗人工智能研究的未来发展
总结和结论
要求
- 对深度学习模型有一定了解
- 具有嵌入式系统或AI部署的经验
- 对模型优化技术有基本了解
受众
- AI工程师
- 嵌入式开发人员
- 硬件工程师
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- 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
- 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
- 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
- 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
- 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
- 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。
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- 了解边缘 AI 的原理及其优势。
- 设置和配置边缘计算环境。
- 开发、训练和优化用于边缘部署的 AI 模型。
- 在边缘设备上实施实用的 AI 解决方案。
- 评估和改进边缘部署模型的性能。
- 解决边缘 AI 应用程序中的道德和安全注意事项。
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- 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
- 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
- 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
- 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
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