低功耗AI:优化边缘AI以实现节能设备 培训
低功耗AI专注于优化AI模型,使其能够在资源受限和电池供电的边缘设备上高效运行。
本次由讲师指导的线下或线上培训,面向希望在高能效设备上实现AI模型并最小化能耗的高级AI工程师、嵌入式开发人员和硬件工程师。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解在能效设备上运行AI的挑战。
- 优化神经网络以实现低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型压缩技术。
- 在边缘硬件上以最小功耗部署AI模型。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验室环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
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
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- 实施在边缘设备上部署AI模型的前沿策略。
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- 探索Edge AI的创新用例和新兴趋势。
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- 了解在边缘设备上部署AI模型的挑战和需求。
- 应用模型压缩技术,减少AI模型的规模和复杂性。
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- 实施剪枝和其他优化技术,提升模型性能。
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