Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή στην On-Device AI
- Βασικά της μηχανικής μάθησης ανά υπολογιστό
- Αποδεξιότητες και προκλήσεις των μικρών λεξικολογικών μοντέλων
- Περιγραφή των υπολογιστικών περιορισμών σε κινητά και IoT συστήματα
Συσχετισμός Μοντέλων για Διάθεση ανά υπολογιστό
- Κατανόμηση και εκτόμαριση των μοντέλων
- Διάχυση γνώσεων για μικρότερα, αποδοτικά μοντέλα
- Επιλογή και προσαρμογή μοντέλων για τη δομή ανά υπολογιστό
Συστήματα AI και Frameworks Περιβαλλόντων
- Εισαγωγή στο TensorFlow Lite και PyTorch Mobile
- Χρήση περιβαλλοντικών βιβλιοθηκών για AI ανά υπολογιστό
- Στρατηγικές παραγωγής διασύνδεσης
Απολυτή Περίφημη Διάβαση και Edge Computing
- Τεχνικές για γρήγορη και αποδοτική διάβαση σε υπολογιστές
- Χρήση edge computing για AI ανά υπολογιστό
- περίπτωσες πρακτικών εφαρμογών AI σε πραγματικό χρόνο
Διαχείριση Ενέργειας και Μέτρηση Ζωής του Βατράκιου
- Συσχετισμός AI εφαρμογών για απόδοση ενέργειας
- Δημιουργία καλύβων μεταξύ περιπτώσεων και ορισμό δυνάμεων
- Στρατηγικές για το επεκτείνοντας τη ζωή του βατράκιου σε AI-δυναμοσφαιρισμένα υπολογιστικά
Ασφάλεια και Εξειδίκευση στην On-Device AI
- Για προστασία των δεδομένων και εγκατάλειψη απόχρησης των χρηστών
- Εφαρμογή συστημάτων AI σε υπολογιστές για ασφαλό είδη διαθέσιμη προστασία
- Ασφαλή περιβάλλον μετακίνηση και αντιμετώπιση
Διαχείριση χρήστη και Σχεδιασμός Διαφοροποίησης
- Διάθεση συνεκτικών AI επιπτώσεων για χρήστες υπολογιστών
- Σύνδεση λεξικολογικών μοντέλων με διαφοροποίηση επιφάνειας χρήστη
- Εφαρμογή συνόψεις και παρακολούθηση για AI ανά υπολογιστό
Ανάδυση και Διαφοροποίηση
- Διαχείριση και ενημέρωση μοντέλων σε διαθέσιμους υπολογιστές
- Στρατηγικές για ανάδυση AI λύσεις ανά υπολογιστό
- Διαθέσιμη και ανάλυση εφαρμογών AI διαθέσιμων συστημάτων
Πρόγραμμα και Εκτίμηση
- Δημιουργία προτύπου σε μια επιλεγμένη τομή και πρόθεση για ανάδυση σε ένα επιλεγμένο υπολογιστικό
- Διάθεση της λύσης AI ανά υπολογιστό
- Εκτίμηση με βάση αποδοτικότητα, εξέχουσια και πρακτικότητα
Περίληψη και Διαφοροποίηση
Requirements
- Πλήρης κατανόηση των αρχών της μηχανικής μάθησης και των βαθυνεργειακών νευρωνικών δικτύων
- Υποτελέσματα στη πρόγραμμα Python
- Βασική γνώση των φυσικών περιορισμών του υλικού για τη εφαρμογή της AI
Περιοχή Επίδρασης
- Βυθισμένοι επεξεργαστές μηχανικής μάθησης και αναπτυκτές AI
- Τεχνικοί ενσωματωμένων συστημάτων που ενδιαφέρονται για τις εφαρμογές AI
- Διευθύντες προϊόντων και τεχνικά lead που ρυθμίζουν AI έργα
21 Hours