План на курса

Разширени концепции в Edge AI

  • Гмурнете се дълбоко в Edge AI архитектурата
  • Сравнителен анализ на Edge AI и cloud AI
  • Най-новите тенденции и нововъзникващите технологии в Edge AI
  • Разширени случаи на употреба и приложения

Усъвършенствани техники за оптимизиране на модела

  • Квантуване и подрязване за крайни устройства
  • Дестилация на знания за леки модели
  • Трансфер на обучение за крайни AI приложения
  • Автоматизиране на процесите на оптимизиране на модела

Авангардни стратегии за внедряване

  • Контейнеризация и оркестрация за Edge AI
  • Внедряване на AI модели, използващи периферни изчислителни платформи (напр. Edge TPU, Jetson Nano)
  • Изводи в реално време и решения с ниска латентност
  • Управление на актуализации и мащабируемост на крайни устройства

Специализирани инструменти и рамки

  • Изследване на разширени инструменти (напр. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Използване на инструменти за оптимизация, специфични за хардуера
  • Интегриране на AI модели със специализиран периферен хардуер
  • Казуси от инструменти в действие

Настройка и мониторинг на производителността

  • Техники за сравняване на производителността на крайни устройства
  • Инструменти за наблюдение и отстраняване на грешки в реално време
  • Справяне със закъснението, пропускателната способност и енергийната ефективност
  • Стратегии за текуща оптимизация и поддръжка

Иновативни Use Caseи приложения

  • Специфични за индустрията приложения на усъвършенствания Edge AI
  • Интелигентни градове, автономни превозни средства, индустриален интернет на нещата, здравеопазване и др
  • Казуси от успешни внедрявания на Edge AI
  • Бъдещи тенденции и изследователски насоки в Edge AI

Разширени съображения за етика и сигурност

  • Гарантиране на стабилна сигурност при внедрявания на Edge AI
  • Справяне със сложни етични проблеми в AI на ръба
  • Внедряване на AI техники за запазване на поверителността
  • Съответствие с модерни разпоредби и индустриални стандарти

Практически проекти и упражнения за напреднали

  • Разработване и оптимизиране на сложно приложение Edge AI
  • Проекти от реалния свят и напреднали сценарии
  • Съвместни групови упражнения и иновационни предизвикателства
  • Презентации на проекти и експертна обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Задълбочено разбиране на концепциите за изкуствен интелект и машинно обучение
  • Владеене на езици за програмиране (Python препоръчително)
  • Опит с периферни изчисления и внедряване на AI модели на крайни устройства

Публика

  • AI практици
  • Изследователи
  • Разработчици
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории