Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Напреднали концепции в Edge AI
- Задълбочено разглеждане на архитектурата на Edge AI
- Сравнителен анализ на Edge AI и cloud AI
- Последни тенденции и нововъзникващи технологии в Edge AI
- Напреднали случаи на употреба и приложения
Напреднали техники за оптимизация на модели
- Квантуване и прореждане за гранични устройства
- Дестилация на знания за олекотени модели
- Трансферно обучение за Edge AI приложения
- Автоматизиране на процесите за оптимизация на модели
Авангардни стратегии за внедряване
- Контейнеризация и оркестрация за Edge AI
- Внедряване на AI модели с помощта на платформи за гранични изчисления (напр. Edge TPU, Jetson Nano)
- Решения за инференция в реално време и с ниска латентност
- Управление на актуализации и скалируемост на гранични устройства
Специализирани инструменти и рамки
- Изследване на напреднали инструменти (напр. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Използване на инструменти за оптимизация, специфични за хардуера
- Интегриране на AI модели със специализиран граничен хардуер
- Практически примери за инструменти в действие
Настройка на производителността и наблюдение
- Техники за бенчмаркинг на производителността на гранични устройства
- Инструменти за наблюдение и дебъгване в реално време
- Адресиране на латентност, пропускателна способност и енергийна ефективност
- Стратегии за текуща оптимизация и поддръжка
Иновативни случаи на употреба и приложения
- Индустриално-специфични приложения на напредналия Edge AI
- Умни градове, автономни превозни средства, индустриален IoT, здравеопазване и други
- Практически примери за успешни внедрявания на Edge AI
- Бъдещи тенденции и насоки за изследвания в Edge AI
Напреднали етични съображения и съображения за сигурност
- Осигуряване на стабилна сигурност при внедряването на Edge AI
- Адресиране на комплексни етични проблеми при AI на граничните устройства
- Внедряване на AI техники, запазващи поверителността
- Съответствие с напреднали регулации и индустриални стандарти
Практически проекти и напреднали упражнения
- Разработване и оптимизация на комплексно Edge AI приложение
- Проекти от реалния свят и напреднали сценарии
- Съвместни групови упражнения и предизвикателства за иновации
- 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 (препоръчва се Python)
- Опит с гранични изчисления и внедряване на AI модели на гранични устройства
Аудитория
- AI специалисти
- Изследователи
- Разработчици
14 Часа
Отзиви от участници (1)
Че можем да покрием предмети и да работим с реални примери
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Курс - Advanced Edge AI Techniques
Машинен превод