Edge AI: From Concept to Implementation培訓
邊緣 AI 是直接在智慧型手機、物聯網設備和感測器等邊緣設備上部署和運行 AI 模型,實現即時數據處理和決策。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向希望全面瞭解邊緣 AI 從概念到實際實施(包括設置和部署)的中級開發人員和 IT 專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 的基本概念。
- 設置和配置邊緣 AI 環境。
- 開發、訓練和優化邊緣 AI 模型。
- 部署和管理邊緣 AI 應用程式。
- 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
- 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
邊緣 AI 簡介
- 定義和關鍵概念
- 邊緣 AI 和雲 AI 的區別
- 邊緣 AI 的優勢和挑戰
- 邊緣 AI 應用概述
邊緣 AI 架構
- 邊緣 AI 系統的元件
- 硬體和軟體要求
- 邊緣 AI 應用程式中的數據流
- 與現有系統集成
設置邊緣 AI 環境
- 邊緣 AI 平台簡介(Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等)
- 安裝必要的軟體和庫
- 配置開發環境
- 初始化Edge AI設置
開發邊緣 AI 模型
- 邊緣設備的機器學習和深度學習模型概述
- 專門用於邊緣部署的訓練模型
- 優化邊緣設備模型的技術
- 邊緣 AI 開發的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
Data Management 和邊緣 AI 的預處理
- 邊緣環境的數據收集技術
- 邊緣設備的數據預處理和增強
- 管理邊緣設備上的數據管道
- 確保邊緣環境中的數據隱私和安全
部署邊緣 AI 應用程式
- 在各種邊緣設備上部署模型的步驟
- 監視和管理已部署模型的技術
- 邊緣設備上的實時數據處理和推理
- 部署的案例研究和實際實例
將邊緣 AI 與物聯網系統整合
- 將邊緣 AI 解決方案與物聯網設備和感測器連接起來
- Communication 協議和數據交換方法
- 構建端到端邊緣 AI 和 IoT 解決方案
- 實際範例和用例
Use Case和應用
- 邊緣 AI 的行業特定應用
- 醫療保健、汽車和智慧家居領域的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 邊緣 AI 的未來趨勢和機遇
道德考量和最佳實踐
- 確保邊緣 AI 部署中的隱私和安全
- 解決邊緣 AI 模型中的偏見和公平性問題
- 符合法規和標準
- 負責任地部署 AI 的最佳實踐
動手項目和練習
- 開發複雜的邊緣 AI 應用程式
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本的 AI 和機器學習概念
- 有程式設計語言經驗(Python 推薦)
- 熟悉邊緣計算和物聯網概念
觀眾
- 開發人員
- IT 專業人員
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5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 時間:這項面向中級電信專業人員、AI 工程師和物聯網專家的講師主導的現場培訓(在線或現場)旨在探討5G網絡如何加速Edge AI應用程序。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解5G技術的基本原理及其對Edge AI的影響。
- 在5G環境中部署針對低延遲應用程序優化的AI模型。
- 利用Edge AI和5G連接實現實時決策系統。
- 優化邊緣設備的AI工作負載,以提高性能。
Advanced Edge AI Techniques
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
- 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
- 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
- 優化邊緣 AI 解決方案的性能和效率。
- 探索邊緣 AI 的創新用例和新興趨勢。
- 解決邊緣 AI 部署中的高級道德和安全注意事項。
Building AI Solutions on the Edge
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
- 設置和配置邊緣計算環境。
- 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
- 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
- 評估和改進邊緣部署模型的性能。
- 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 時間:本课程面向希望为澳門系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。
培训结束时,学员将能够:
- 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
- 实施数据保护的加密和身份验证技术。
- 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
- 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 時間:這門由講師主導的現場培訓課程(在線或現場)旨在幫助初學者到中級的農技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師,幫助他們開發和部署智慧農業的Edge AI解決方案。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Edge AI在精準農業中的作用。
- 實施基於AI的作物和畜牧監測系統。
- 制定自動化灌溉和環境感測解決方案。
- 使用實時Edge AI分析來優化農業效率。
Edge AI in Autonomous Systems
14 時間:這種由講師指導的現場澳門(在線或現場)培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
- 開發和部署 AI 模型,以便在邊緣設備上進行即時處理。
- 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
- 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
- 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 時間:本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训,参与者将能够:
- 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
- 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型,以实现对图像和视频的实时分析。
- 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
- 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。
Edge AI for Financial Services
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望在金融服務中實施邊緣人工智慧解決方案的中級金融專業人士、金融科技開發人員和人工智慧專家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在金融服務中的作用。
- 使用 Edge AI 實施欺詐檢測系統。
- 通過 AI 驅動的解決方案增強客戶服務。
- 應用邊緣 AI 進行風險管理和決策。
- 在金融環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。
Edge AI for Healthcare
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
- 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
- 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
- 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
- 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。
Edge AI in Industrial Automation
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望在工業自動化中實施邊緣 AI 解決方案的中級工業工程師、製造專業人員和 AI 開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在工業自動化中的作用。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 在製造過程中應用人工智慧技術進行品質控制。
- 使用邊緣 AI 優化工業流程。
- 在工業環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。
Edge AI for IoT Applications
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望利用邊緣 AI 通過智慧數據處理和分析功能增強物聯網應用程式的中級開發人員、系統架構師和行業專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解邊緣 AI 基礎知識及其在物聯網中的應用。
- 為IoT設備設置和配置邊緣 AI 環境。
- 在邊緣設備上為IoT應用程式開發和部署 AI 模型。
- 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
- 將邊緣 AI 與各種物聯網協定和平臺整合。
- 解決面向物聯網的邊緣 AI 中的道德考量和最佳實踐。
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 時間:這門由教師主導的現場培訓課程旨在幫助中級人工智慧開發人員、嵌入式工程師和機器人工程師,無論是在網上還是在現場。希望在邊緣應用程序中優化和部署AI模型。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 和 NVIDIA Jetson 硬體的基本原理。
- 優化 AI 模型以便在邊緣設備上部署。
- 使用 TensorRT 來加速深度學習推斷。
- 使用 JetPack SDK 和 ONNX Runtime 部署 AI 模型。
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 時間:本課程是針對希望應用Edge AI解決方案的初級至中級零售技術專家、AI開發人員和業務分析師的面授在線實時培訓,旨在智能結帳系統、庫存管理和個性化客戶參與。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Edge AI如何提升零售業務和客戶體驗。
- 實施智能結帳和無收銀員支付系統的AI技術。
- 利用實時跟蹤和分析優化庫存管理。
- 利用計算機視覺和AI為店內客戶提供個性化體驗。
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 時間:這門由講師主導的現場培訓課程旨在讓中級到高級的機器人工程師、人工智慧開發人員和希望為機器人應用實現Edge AI的自動化專家參加。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Edge AI在自治系統中的作用。
- 在邊緣設備上部署AI模型,以實現實時機器人技術。
- 優化人工智慧在低延遲決策中的性能。
- 整合電腦視覺和傳感器融合,以實現機器人的自主。
Edge AI for Smart Cities
14 時間:這種以講師為主導的現場澳門(在線或現場)培訓面向希望利用邊緣人工智慧實施智慧城市計劃的中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施用於流量管理和監控的邊緣 AI 解決方案。
- 使用邊緣 AI 技術優化城市資源。
- 將邊緣 AI 與現有的智慧城市系統整合。
- 解決智慧城市部署中的道德和監管考慮因素。