Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în AI pe dispozitiv
- Fundamentele învățării automate pe dispozitiv
- Avantajele și provocările modelelor lingvistice mici
- Prezentare generală a constrângerilor hardware în dispozitivele mobile și IoT
Optimizarea modelelor pentru implementarea pe dispozitiv
- Cuantificarea și curățarea modelelor
- Distilarea cunoștințelor pentru modele mai mici și eficiente
- Selectarea și adaptarea modelelor pentru performanța pe dispozitiv
Instrumente și cadre AI specifice platformei
- Introducere în TensorFlow Lite și PyTorch Mobile
- Utilizarea bibliotecilor specifice platformei pentru AI pe dispozitiv
- Strategii de implementare între platforme
Inferența în timp real și Edge Computing
- Tehnici pentru o inferență rapidă și eficientă pe dispozitive
- Exploatarea calculului de margine pentru AI pe dispozitiv
- Studii de caz de aplicații de inteligență artificială în timp real
Considerații privind consumul de energie Management și durata de viață a bateriei
- Optimizarea aplicațiilor AI pentru eficiență energetică
- Echilibrarea performanței și a consumului de energie
- Strategii de prelungire a duratei de viață a bateriei în dispozitivele cu inteligență artificială
Securitatea și confidențialitatea în AI pe dispozitiv
- Asigurarea securității datelor și a confidențialității utilizatorilor
- Prelucrarea datelor pe dispozitiv pentru păstrarea confidențialității
- Actualizări și întreținere securizată a modelelor
Experiența utilizatorului și proiectarea interacțiunii
- Proiectarea unor interacțiuni AI intuitive pentru utilizatorii de dispozitive
- Integrarea modelelor lingvistice cu interfețele utilizatorilor
- Testarea utilizatorilor și feedback-ul pentru AI pe dispozitiv
Scalabilitate și întreținere
- Gestionarea și actualizarea modelelor pe dispozitivele implementate
- Strategii pentru soluții scalabile de inteligență artificială pe dispozitiv
- Monitorizare și analiză pentru sistemele AI implementate
Proiect și evaluare
- Dezvoltarea unui prototip într-un domeniu ales și pregătirea pentru implementarea pe un dispozitiv selectat
- Prezentarea soluției de inteligență artificială pe dispozitiv
- Evaluare bazată pe eficiență, inovație și caracterul practic
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- O bază solidă în ceea ce privește conceptele de machine learning și deep learning
- Competențe de programare Python.
- Cunoștințe de bază privind constrângerile hardware pentru implementarea AI
Audiență
- Inginerii de învățare automată și dezvoltatorii de inteligență artificială
- Inginerii de sisteme integrate interesați de aplicații AI
- Managerii de produs și responsabilii tehnici care supraveghează proiecte de inteligență artificială
21 ore