Kurzusleírás

Az Edge AI fejlett koncepciói

  • Merüljön el mélyen az Edge AI architektúrában
  • Az Edge AI és a felhő AI összehasonlító elemzése
  • Az Edge AI legújabb trendjei és feltörekvő technológiái
  • Speciális használati esetek és alkalmazások

Fejlett modelloptimalizálási technikák

  • Kvantizálás és metszés éleszközökhöz
  • Tudás desztilláció könnyű modellekhez
  • Tanulás átvitele szélsőséges AI-alkalmazásokhoz
  • Modelloptimalizálási folyamatok automatizálása

Élvonalbeli telepítési stratégiák

  • Konténerezés és hangszerelés az Edge AI-hez
  • AI-modellek telepítése szélsőséges számítási platformokkal (pl. Edge TPU, Jetson Nano)
  • Valós idejű következtetési és alacsony késleltetésű megoldások
  • Frissítések és méretezhetőség kezelése szélső eszközökön

Speciális eszközök és keretrendszerek

  • Speciális eszközök felfedezése (pl. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Hardverspecifikus optimalizáló eszközök használata
  • AI modellek integrálása speciális hardverrel
  • Esettanulmányok működő eszközökről

Teljesítmény hangolás és felügyelet

  • A teljesítmény-benchmarking technikái éleszközökön
  • Eszközök a valós idejű megfigyeléshez és hibakereséshez
  • A késleltetés, az átviteli sebesség és az energiahatékonyság kezelése
  • A folyamatos optimalizálás és karbantartás stratégiái

Innovatív Use Case és alkalmazások

  • A fejlett Edge AI iparág-specifikus alkalmazásai
  • Intelligens városok, autonóm járművek, ipari IoT, egészségügy és még sok más
  • Esettanulmányok sikeres Edge AI implementációkról
  • Az Edge AI jövőbeli trendjei és kutatási irányai

Speciális etikai és biztonsági szempontok

  • Robusztus biztonság biztosítása az Edge AI-telepítéseknél
  • A mesterséges intelligencia összetett etikai problémáinak megoldása a szélén
  • A magánélet védelmét megőrző mesterséges intelligencia technikák megvalósítása
  • Megfelelés a fejlett előírásoknak és az ipari szabványoknak

Gyakorlati projektek és haladó gyakorlatok

  • Összetett Edge AI alkalmazás fejlesztése és optimalizálása
  • Valós projektek és fejlett forgatókönyvek
  • Együttműködésen alapuló csoportgyakorlatok és innovációs kihívások
  • Projektbemutatók és szakértői visszajelzések

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók mélyreható ismerete
  • Programozási nyelvek ismerete (Python ajánlott)
  • Tapasztalat az élszámítással és az AI-modellek szélső eszközökön történő telepítésével kapcsolatban

Közönség

  • AI gyakorlók
  • Kutatók
  • Fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák