План на курса

Напреднали концепции в Edge AI

  • Дълбоко проникване в архитектурата на Edge AI
  • Сравнителен анализ на Edge AI и облачна AI
  • Последни тенденции и възникващи технологии в Edge AI
  • Напреднали употреби и приложения

Напреднали техники за оптимизация на модели

  • Квантизация и подрязване за уредове на периферията
  • Предаване на знания за леки модели
  • Прехвърляне на обучение за приложения на Edge AI
  • Автоматизиране на процеси за оптимизация на модели

Най-нови стратегии за развъртане

  • Контейнеризация и оркестриране за Edge AI
  • Развъртане на модели на AI чрез платформи за периферно изчисление (напр. Edge TPU, Jetson Nano)
  • Реално време за извличане на данни и решения с ниска закъснение
  • Управление на обновления и масштабируемост на уредове на периферията

Специализирани инструменти и платформи

  • Разглеждане на напреднали инструменти (напр. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Използване на инструменти за оптимизация, специфични за хардуера
  • Интегриране на модели на AI с специализиран хардуер на периферията
  • Примерни изследвания на инструментите в действие

Подглаждане на производителността и мониторинг

  • Техники за измерване на производителността на уредове на периферията
  • Инструменти за мониторинг и отстраняване на грешки в реално време
  • Решение на проблеми с закъснение, пропускателна способност и ефективност на енергията
  • Стратегии за продължаваща оптимизация и поддръжка

Иновативни употреби и приложения

  • Приложения, специфични за индустрията, на напреднала Edge AI
  • Интелигентни градове, автономни превозни средства, промишлена IoT, здравеопазване и други
  • Примерни изследвания на успешните реализации на Edge AI
  • Бъдещи тенденции и посоки на изследване в Edge AI

Напреднали етични и сигурностни разглеждания

  • Осигуряване на сигурността в развъртането на Edge AI
  • Решение на сложни етични проблеми в AI на периферията
  • Прилагане на техники за запазване на приватността в AI
  • Съответствие с напреднали регулации и стандарти на индустрията

Практически проекти и напреднали упражнения

  • Разработване и оптимизация на сложно приложение на Edge AI
  • Реални проекти и напреднали сценарии
  • Групови упражнения за съвместна работа и предизвикателства за иновации
  • Представяне на проекти и експертни отзиви

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Дълбоко разбиране на концепциите на изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Умеене в програмиране (препоръчва се Python)
  • Опит с едж компютърство и развертане на модели на AI в едж устройства

Целева група

  • Практикуващи на AI
  • Изследователи
  • Разработчици
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории