Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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