Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială pe Dispozitiv

  • Fundamente ale învățării automatizate pe dispozitiv
  • Avantaje și provocări ale modelelor cu limbaj mici
  • Panoramă a restricțiilor hardware în dispozitive mobile și IoT

Optimizarea Modelului pentru Deploy pe Dispozitiv

  • Cuantificarea modelului și tăierea
  • Distilarea cunoștințelor pentru modele mai mici și eficiente
  • Selectarea și adaptația modelelor pentru performanța pe dispozitiv

Unelte și Cadre AI Specifică Platformei

  • Introducere în TensorFlow Lite și PyTorch Mobile
  • Utilizarea bibliotecilor specifice platformei pentru AI pe dispozitiv
  • Strategii de deploy cruzier platfome

Inferență În timp Real și Calcul la Rânda

  • Tehnici pentru inferență rapidă și eficientă pe dispozitive
  • Exploatarea calculului la rând pentru AI pe dispozitiv
  • Studii de caz ale aplicațiilor AI în timp real

Gestionarea Consumului de Energie și Durata Bateriei

  • Optimizarea aplicațiilor AI pentru eficiența energetică
  • Echilibrarea performanței și a consumului de energie
  • Strategii pentru prelungirea duratei bateriei în dispozitive dotate cu AI

Securitate și Confidențialitate în Inteligența Artificială pe Dispozitiv

  • Asigurarea securității datelor și a confidențialității utilizatorului
  • Procesarea datelor pe dispozitiv pentru menținerea confidențialității
  • Actualizări și întreținere sigure ale modelelor

Experiența Utilizatorului și Designul Interacțiunilor

  • Dezvoltarea interacțiunilor AI intuitive pentru utilizatorii dispozitivelor
  • Integrarea modelelor cu limbaj în interfetele de utilizator
  • Teste și feedback-uri de la utilizatori pentru AI pe dispozitiv

Scalabilitate și Intreținere

  • Gestionarea și actualizarea modelelor pe dispozitive deployate
  • Strategii pentru soluții AI pe dispozitiv scalabile
  • Monitorizare și analize pentru sistemele AI deployate

Proiect și Evaluare

  • Dezvoltarea unui prototip într-un domeniu ales și pregătirea pentru deploy pe un dispozitiv selectat
  • Prezentarea soluției AI pe dispozitiv
  • Evaluare bazată pe eficiență, inovație și practicabilitate

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Fundațiune puternică în conceptele de învățare automată și înțelegere profundă
  • Proficiență în programarea Python
  • Cunoștințe de bază cu privire la constrângeri hardware pentru deploy-ul AI

Audiență

  • Inginerii învățării automate și dezvoltatorii de AI
  • Inginerii sistemelor integrate interesati de aplicațiile AI
  • Managerii de produse și liderii tehnici care supravegheser proiectele AI
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite