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 pe Dispozitiv
- Elemente de bază ale învățării automate pe dispozitiv
- Avantaje și provocări ale modelelor lingvistice mici
- Prezentare generală a constrângerilor hardware în dispozitive mobile și IoT
Optimizarea Modelelor pentru Implementare pe Dispozitiv
- Cuantizarea și tăierea 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 cross-platform
Inferență în Timp Real și Edge Computing
- Tehnici pentru inferență rapidă și eficientă pe dispozitive
- Exploatarea edge computing pentru AI pe dispozitiv
- Studii de caz ale aplicațiilor AI în timp real
Gestionarea Energiei și Considerații privind Durata Bateriei
- Optimizarea aplicațiilor AI pentru eficiența energetică
- Echilibrarea performanței și consumului de energie
- Strategii pentru prelungirea duratei de viață a bateriei în dispozitivele alimentate de AI
Securitate și Confidențialitate în AI pe Dispozitiv
- Asigurarea securității datelor și confidențialității utilizatorilor
- Procesarea datelor pe dispozitiv pentru păstrarea confidențialității
- Actualizări și întreținere securizate ale modelelor
Experiența Utilizatorului și Designul Interacțiunilor
- Proiectarea interacțiunilor AI intuitive pentru utilizatorii dispozitivelor
- Integrarea modelelor lingvistice cu interfețele utilizator
- Testarea utilizatorilor și feedback pentru AI pe dispozitiv
Scalabilitate și Întreținere
- Gestionarea și actualizarea modelelor pe dispozitivele implementate
- Strategii pentru soluții AI scalabile pe dispozitiv
- Monitorizarea și analiza sistemelor AI implementate
Proiect și Evaluare
- Dezvoltarea unui prototip într-un domeniu ales și pregătirea pentru implementare pe un dispozitiv selectat
- Prezentarea soluției AI pe dispozitiv
- Evaluare bazată pe eficiență, inovație și practicabilitate
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Bază solidă în concepte de învățare automată și învățare profundă
- Competențe în programarea Python
- Cunoștințe de bază despre constrângerile hardware pentru implementarea AI
Publicul țintă
- Ingineri de învățare automată și dezvoltatori AI
- Ingineri de sisteme integrate interesați de aplicații AI
- Manageri de produs și lideri tehnici care supraveghează proiecte AI
21 Ore
