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课程大纲
低功耗AI简介
- AI在嵌入式系统中的概述
- 低功耗设备上AI部署的挑战
- 节能的AI应用
模型优化技术
- 量化及其对性能的影响
- 剪枝与权重共享
- 知识蒸馏以简化模型
在低功耗硬件上部署AI模型
- 使用TensorFlow Lite和ONNX Runtime进行边缘AI
- 使用NVIDIA TensorRT优化AI模型
- 使用Coral TPU和Jetson Nano进行硬件加速
减少AI应用中的功耗
- 功耗分析与效率指标
- 低功耗计算架构
- 动态功耗缩放与自适应推理技术
案例研究与实际应用
- AI驱动的电池供电物联网设备
- 低功耗AI在医疗与可穿戴设备中的应用
- 智慧城市与环境监测应用
最佳实践与未来趋势
- 优化边缘AI以实现可持续性
- 节能AI硬件的进展
- 低功耗AI研究的未来发展
总结与下一步
要求
- 对深度学习模型的理解
- 嵌入式系统或AI部署的经验
- 模型优化技术的基础知识
受众
- AI工程师
- 嵌入式开发者
- 硬件工程师
21 小时
客户评论 (1)
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课程 - Advanced Edge AI Techniques
机器翻译