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 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