Schița de curs

Concepte Avansate în Edge AI

  • Explorare profundă a arhitecturii Edge AI
  • Analiză comparativă între Edge AI și AI în cloud
  • Cele mai recente tendințe și tehnologii emergente în Edge AI
  • Cazuri de utilizare și aplicații avansate

Tehnici Avansate de Optimizare a Modelelor

  • Cuantizare și tăiere pentru dispozitive edge
  • Distilarea cunoștințelor pentru modele ușoare
  • Învățarea transferată pentru aplicații de Edge AI
  • Automatizarea proceselor de optimizare a modelelor

Strategii de Implementare de Ultimă Oră

  • Containerizare și orchestrăre pentru Edge AI
  • Implementarea modelelor de AI folosind platforme de calcul la margine (de ex., Edge TPU, Jetson Nano)
  • Soluții de inferență în timp real și cu latență scăzută
  • Gestionarea actualizărilor și scalabilității pe dispozitive edge

Instrumente și Cadre Specializate

  • Explorarea instrumentelor avansate (de ex., TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Utilizarea instrumentelor de optimizare specifice hardware-ului
  • Integrarea modelelor de AI cu hardware specializat la margine
  • Studii de caz ale instrumentelor în acțiune

Optimizare și Monitorizare a Performanței

  • Tehnici de evaluare a performanței pe dispozitive edge
  • Instrumente pentru monitorizare și depanare în timp real
  • Abordarea latenței, a debitului și a eficienței energetice
  • Strategii pentru optimizare și întreținere continuă

Cazuri de Utilizare Inovatoare și Aplicații

  • Aplicații specifice industriei ale Edge AI avansat
  • Orașe inteligente, vehicule autonome, IoT industrial, sănătate și altele
  • Studii de caz ale implementărilor de succes ale Edge AI
  • Tendințe și direcții de cercetare viitoare în Edge AI

Considerații Avansate Etico și de Securitate

  • Asigurarea securității robuste în implementările de Edge AI
  • Abordarea problemelor etice complexe în AI la margine
  • Implementarea tehnicilor de AI care păstrează confidențialitatea
  • Conformitatea cu reglementări avansate și standarde industriale

Proiecte Practice și Exerciții Avansate

  • Dezvoltarea și optimizarea unei aplicații complexe de Edge AI
  • Proiecte din lumea reală și scenarii avansate
  • Exerciții de grup colaborative și provocări de inovație
  • Prezentări de proiect și feedback de la experți

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere aprofundată a conceptelor de AI și învățare automată
  • Competență în limbaje de programare (se recomandă Python)
  • Experiență în calculul la margine și implementarea modelelor de AI pe dispozitive edge

Publicul țintă

  • Practicieni AI
  • Cercetători
  • Dezvoltatori
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite