Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices

• 对深度学习模型有一定了解
• 具有嵌入式系统或AI部署的经验
• 对模型优化技术有基本了解

受众

• AI工程师
• 嵌入式开发人员
• 硬件工程师

低功耗人工智能专注于优化人工智能模型，以便在受限资源和电池供电的边缘设备上高效运行。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在为高级人工智能工程师、嵌入式开发人员和硬件工程师提供帮助，这些人希望在低功耗设备上实施人工智能模型，同时最小化能源消耗。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解在节能设备上运行人工智能的挑战。
• 优化低功耗推理的神经网络。
• 利用量化、剪枝和模型压缩技术。
• 以最少的功率消耗将人工智能模型部署到边缘硬件上。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实验室环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 要请求定制此课程的培训，请联系我们安排。

低功耗人工智能简介

• 嵌入式系统中人工智能的概述
• 在低功耗设备上部署人工智能的挑战
• 节能型人工智能应用

模型优化技术

• 量化及其对性能的影响
• 修剪和权重共享
• 知识蒸馏以简化模型

在低功耗硬件上部署人工智能模型

• 使用TensorFlow Lite和ONNX Runtime进行边缘人工智能
• 使用NVIDIA TensorRT优化人工智能模型
• 使用Coral TPU和Jetson Nano进行硬件加速

人工智能应用中的能耗减少

• 功率分析和效率指标
• 低功耗计算架构
• 动态功率缩放和自适应推断技术

案例研究和现实世界应用

• 人工智能驱动的电池供电物联网设备
• 医疗保健和可穿戴设备的低功耗人工智能
• 智慧城市和环境监测应用

最佳实践和未来趋势

• 为了可持续性而优化边缘人工智能
• 节能型人工智能硬件的进展
• 低功耗人工智能研究的未来发展

总结和结论