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

• 對深度學習模型有一定了解
• 具有嵌入式系統或AI部署的經驗
• 對模型優化技術有基本了解

受眾

• AI工程師
• 嵌入式開發人員
• 硬件工程師

低功耗人工智能專注於優化人工智能模型，以便在受限資源和電池供電的邊緣設備上高效運行。

這門由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在為高級人工智能工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師提供幫助，這些人希望在低功耗設備上實施人工智能模型，同時最小化能源消耗。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解在節能設備上運行人工智能的挑戰。
• 優化低功耗推理的神經網絡。
• 利用量化、剪枝和模型壓縮技術。
• 以最少的功率消耗將人工智能模型部署到邊緣硬件上。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 要請求定制此課程的培訓，請聯繫我們安排。

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