Advanced Edge AI Techniques

• 深入了解 AI 和机器学习概念
• 熟练使用编程语言（Python推荐）
• 具有边缘计算和在边缘设备上部署 AI 模型的经验

观众

• 人工智能从业者
• 研究者
• 开发 人员

Advanced Edge AI Techniques 专注于深入探索用于模型优化、部署策略和边缘 AI 专业应用的复杂技术。本课程旨在为经验丰富的 AI 从业者、研究人员和高级开发人员提供前沿知识和实践技能，以突破边缘 AI 的可能性。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向希望掌握边缘 AI 最新进展、优化其 AI 模型以进行边缘部署并探索跨各个行业的专业应用的高级 AI 从业者、研究人员和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
• 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
• 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
• 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
• 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
• 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

边缘 AI 中的高级概念

• 深入了解边缘 AI 架构
• 边缘AI与云AI对比分析
• 边缘 AI 的最新趋势和新兴技术
• 高级用例和应用程序

高级模型优化技术

• 边缘设备的量化和修剪
• 轻量级模型的知识蒸馏
• 边缘 AI 应用的迁移学习
• 自动执行模型优化流程

前沿部署策略

• 边缘 AI 的容器化和编排
• 使用边缘计算平台（例如 Edge TPU、Jetson Nano）部署 AI 模型
• 实时推理和低延迟解决方案
• 管理边缘设备上的更新和可伸缩性

专用工具和框架

• 探索高级工具（例如，TensorFlow Lite、OpenVINO、PyTorch Mobile）
• 使用特定于硬件的优化工具
• 将 AI 模型与专用边缘硬件集成
• 工具的案例研究

性能调优和监控

• 边缘设备性能基准测试技术
• 用于实时监控和调试的工具
• 解决延迟、吞吐量和能效问题
• 持续优化和维护的策略

创新 Use Case 和应用

• 高级边缘 AI 的行业特定应用
• 智慧城市、自动驾驶汽车、工业物联网、医疗保健等
• 成功实施边缘 AI 的案例研究
• 边缘AI的未来趋势与研究方向

高级道德和安全注意事项

• 确保边缘 AI 部署的强大安全性
• 解决边缘 AI 中复杂的伦理问题
• 实施保护隐私的 AI 技术
• 符合先进法规和行业标准

动手项目和高级练习

• 开发和优化复杂的边缘 AI 应用程序
• 真实世界项目和高级方案
• 协作小组练习和创新挑战
• 项目介绍和专家反馈

摘要和后续步骤