Schița de curs

Concepte avansate în Edge AI

  • Scufundare în arhitectura Edge AI
  • Analiza comparativă a Edge AI și a cloud AI
  • Cele mai recente tendințe și tehnologii emergente în Edge AI
  • Cazuri de utilizare și aplicații avansate

Tehnici avansate de optimizare a modelelor

  • Cuantificare și pruning pentru dispozitivele de margine
  • Distilarea cunoștințelor pentru modele ușoare
  • Învățarea prin transfer pentru aplicațiile de edge AI
  • Automatizarea proceselor de optimizare a modelelor

Strategii de implementare de ultimă generație

  • Containerizarea și orchestrarea pentru Edge AI
  • Implementarea modelelor AI utilizând platforme de calcul de margine (de exemplu, Edge TPU, Jetson Nano)
  • Inferență în timp real și soluții cu latență redusă
  • Gestionarea actualizărilor și a scalabilității pe dispozitivele de margine

Instrumente și cadre specializate

  • Explorarea instrumentelor avansate (de exemplu, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Utilizarea instrumentelor de optimizare specifice hardware-ului
  • Integrarea modelelor de inteligență artificială cu hardware-ul specializat de margine
  • Studii de caz de instrumente în acțiune

Reglarea și monitorizarea performanțelor

  • Tehnici pentru evaluarea comparativă a performanțelor pe dispozitive de margine
  • Instrumente pentru monitorizare și depanare în timp real
  • Abordarea latenței, a debitului și a eficienței energetice
  • Strategii pentru optimizare și întreținere continuă

Use Cases și aplicații inovatoare

  • Aplicații specifice industriei pentru inteligența artificială avansată de margine
  • Orașe inteligente, vehicule autonome, IoT industrial, asistență medicală și multe altele
  • Studii de caz privind implementări de succes ale Edge AI
  • Tendințe viitoare și direcții de cercetare în Edge AI

Considerații avansate privind etica și securitatea

  • Asigurarea unei securități solide în implementările Edge AI
  • Abordarea problemelor etice complexe în AI la limită
  • Punerea în aplicare a tehnicilor de inteligență artificială care protejează confidențialitatea
  • Respectarea reglementărilor avansate și a standardelor industriale

Proiecte practice și exerciții avansate

  • Dezvoltarea și optimizarea unei aplicații complexe Edge AI
  • Proiecte din lumea reală și scenarii avansate
  • Exerciții de colaborare în grup și provocări de inovare
  • Prezentări de proiecte și feedback din partea experților

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea aprofundată a conceptelor de inteligență artificială și învățare automată
  • Cunoașterea limbajelor de programare (Python recomandat)
  • Experiență cu edge computing și cu implementarea modelelor AI pe dispozitive edge

Audiență

  • Practicieni în domeniul IA
  • Cercetători
  • Dezvoltatori
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite