Đề cương khóa học

Các Khái Niệm Nâng Cao trong Edge AI

  • Đi sâu vào kiến trúc Edge AI
  • Phân tích so sánh Edge AI và AI đám mây
  • Các xu hướng và công nghệ mới nổi trong Edge AI
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng nâng cao

Các Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Mô Hình Nâng Cao

  • Lượng tử hóa và tỉa thưa cho các thiết bị biên
  • Chưng cất tri thức cho các mô hình nhẹ
  • Học chuyển giao cho các ứng dụng AI biên
  • Tự động hóa các quy trình tối ưu hóa mô hình

Các Chiến Lược Triển Khai Cắt Cạnh

  • Container hóa và điều phối cho Edge AI
  • Triển khai các mô hình AI bằng các nền tảng điện toán biên (ví dụ: Edge TPU, Jetson Nano)
  • Suy luận thời gian thực và các giải pháp độ trễ thấp
  • Quản lý cập nhật và khả năng mở rộng trên các thiết bị biên

Các Công Cụ và Khung Chuyên Dụng

  • Khám phá các công cụ nâng cao (ví dụ: TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
  • Sử dụng các công cụ tối ưu hóa dành riêng cho phần cứng
  • Tích hợp các mô hình AI với phần cứng biên chuyên dụng
  • Các nghiên cứu điển hình về công cụ trong thực tế

Tinh Chỉnh và Giám Sát Hiệu Suất

  • Các kỹ thuật đánh giá hiệu suất trên các thiết bị biên
  • Các công cụ giám sát và gỡ lỗi thời gian thực
  • Giải quyết độ trễ, thông lượng và hiệu quả năng lượng
  • Các chiến lược tối ưu hóa và bảo trì liên tục

Các Ứng Dụng và Giải Pháp Sáng Tạo Use Case

  • Các ứng dụng cụ thể theo ngành của Edge AI nâng cao
  • Thành phố thông minh, xe tự hành, IoT công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, v.v.
  • Các nghiên cứu điển hình về triển khai Edge AI thành công
  • Các xu hướng và hướng nghiên cứu trong tương lai của Edge AI

Các Vấn Đề Đạo Đức và Bảo Mật Nâng Cao

  • Đảm bảo bảo mật mạnh mẽ trong triển khai Edge AI
  • Giải quyết các vấn đề đạo đức phức tạp trong AI ở biên
  • Triển khai các kỹ thuật AI bảo vệ quyền riêng tư
  • Tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn ngành nâng cao

Các Dự Án Thực Hành và Bài Tập Nâng Cao

  • Phát triển và tối ưu hóa một ứng dụng Edge AI phức tạp
  • Các dự án và kịch bản thực tế
  • Các bài tập nhóm hợp tác và thử thách đổi mới
  • Trình bày dự án và phản hồi từ chuyên gia

Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu sâu sắc về các khái niệm AI và học máy
  • Thông thạo các ngôn ngữ lập trình (Python được khuyến nghị)
  • Có kinh nghiệm với điện toán biên và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên

Đối tượng

  • Các chuyên gia AI
  • Các nhà nghiên cứu
  • Các nhà phát triển
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories