Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI cu Consum Redus de Energie
- Prezentare generală a AI în sistemele încorporate
- Provocări ale implementării AI pe dispozitive cu consum redus de energie
- Aplicații de AI eficiente energetic
Tehnici de Optimizare a Modelelor
- Cuantizarea și impactul său asupra performanței
- Tăierea și partajarea greutăților
- Distilarea cunoștințelor pentru simplificarea modelelor
Implementarea Modelelor de AI pe Hardware cu Consum Redus de Energie
- Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX Runtime pentru AI la edge
- Optimizarea modelelor de AI cu NVIDIA TensorRT
- Accelerarea hardware cu Coral TPU și Jetson Nano
Reducerea Consumului de Energie în Aplicațiile de AI
- Profilarea puterii și metrici de eficiență
- Arhitecturi de calcul cu consum redus de energie
- Tehnici de scalare dinamică a puterii și inferență adaptivă
Studii de Caz și Aplicații din Lumea Reală
- Dispozitive IoT alimentate de baterii cu AI
- AI cu consum redus de energie pentru sănătate și dispozitive wearable
- Aplicații de monitorizare a orașelor inteligente și a mediului
Bune Practici și Tendințe Viitoare
- Optimizarea AI la edge pentru sustenabilitate
- Avansuri în hardware-ul de AI eficient energetic
- Dezvoltări viitoare în cercetarea AI cu consum redus de energie
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea modelelor de învățare profundă
- Experiență cu sisteme încorporate sau implementare de AI
- Cunoștințe de bază despre tehnici de optimizare a modelelor
Publicul Țintă
- Ingineri de AI
- Dezvoltatori de sisteme încorporate
- Ingineri de hardware
21 Ore
Mărturii (1)
Că putem acoperi subiecte avansate și lucra cu exemple din viața reală
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curs - Advanced Edge AI Techniques
Tradus de catre o masina