Kursplan

Introduksjon til On-Device AI

  • Grunnleggende om maskinlæring på enheten
  • Fordeler og utfordringer med små språkmodeller
  • Oversikt over maskinvarebegrensninger i mobile og IoT-enheter

Modelloptimalisering for distribusjon på enheten

  • Modellkvantisering og beskjæring
  • Kunnskapsdestillasjon for mindre, effektive modeller
  • Velge og tilpasse modeller for ytelse på enheten

Plattformspesifikke AI-verktøy og rammer

  • Introduksjon til TensorFlow Lite og PyTorch Mobile
  • Bruker plattformspesifikke biblioteker for AI på enheten
  • Implementeringsstrategier på tvers av plattformer

Sanntidsslutning og Edge Computing

  • Teknikker for rask og effektiv slutning på enheter
  • Utnytte edge computing for AI på enheten
  • Kasusstudier av sanntids AI-applikasjoner

Strøm Management og batterilevetid

  • Optimalisering av AI-applikasjoner for energieffektivitet
  • Balanserer ytelse og strømforbruk
  • Strategier for å forlenge batterilevetiden i AI-drevne enheter

Sikkerhet og personvern i On-Device AI

  • Sikre datasikkerhet og brukernes personvern
  • Databehandling på enheten for å bevare personvernet
  • Sikre modelloppdateringer og vedlikehold

Brukeropplevelse og interaksjonsdesign

  • Utforme intuitive AI-interaksjoner for enhetsbrukere
  • Integrering av språkmodeller med brukergrensesnitt
  • Brukertesting og tilbakemelding for AI på enheten

Scaladyktighet og vedlikehold

  • Administrere og oppdatere modeller på utplasserte enheter
  • Strategier for skalerbare AI-løsninger på enheten
  • Overvåking og analyser for utplasserte AI-systemer

Prosjekt og vurdering

  • Utvikle en prototype i et valgt domene og klargjøre for distribusjon på en valgt enhet
  • Presentasjon av AI-løsningen på enheten
  • Evaluering basert på effektivitet, innovasjon og praktisk

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Sterkt fundament innen maskinlæring og dyplæringskonsepter
  • Ferdighet i Python programmering
  • Grunnleggende kunnskap om maskinvarebegrensninger for AI-distribusjon

Publikum

  • Maskinlæringsingeniører og AI-utviklere
  • Innebygde systemingeniører som er interessert i AI-applikasjoner
  • Produktsjefer og tekniske ledere som overvåker AI-prosjekter
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories