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课程大纲
设备端AI简介
- 设备端机器学习基础
- 小型语言模型的优势与挑战
- 移动和物联网设备硬件约束概述
设备端部署的模型优化
- 模型量化和剪枝
- 知识蒸馏以构建更小、更高效的模型
- 选择和适配模型以优化设备端性能
平台特定的AI工具与框架
- TensorFlow Lite和PyTorch Mobile简介
- 利用平台特定库进行设备端AI开发
- 跨平台部署策略
实时推理与边缘计算
- 在设备上进行快速高效推理的技术
- 利用边缘计算实现设备端AI
- 实时AI应用案例研究
电源管理与电池寿命考虑
- 优化AI应用以实现能源效率
- 平衡性能与功耗
- 延长AI设备电池寿命的策略
设备端AI的安全与隐私
- 确保数据安全与用户隐私
- 设备端数据处理以保护隐私
- 安全的模型更新与维护
用户体验与交互设计
- 为设备用户设计直观的AI交互
- 将语言模型与用户界面集成
- 设备端AI的用户测试与反馈
可扩展性与维护
- 管理并更新已部署设备上的模型
- 可扩展设备端AI解决方案的策略
- 已部署AI系统的监控与分析
项目与评估
- 在选定领域开发原型并准备在选定设备上部署
- 设备端AI解决方案的演示
- 基于效率、创新性和实用性的评估
总结与下一步
要求
- 扎实的机器学习和深度学习基础
- 熟练掌握Python编程
- 具备AI部署硬件约束的基本知识
受众
- 机器学习工程师和AI开发者
- 对AI应用感兴趣的嵌入式系统工程师
- 负责AI项目的产品经理和技术主管
21 小时