Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη σε Συσκευές
- Βασικές αρχές μηχανικής μάθησης σε συσκευές
- Πλεονεκτήματα και προκλήσεις των μικρών γλωσσικών μοντέλων
- Επισκόπηση των περιορισμών υλικού σε κινητές και IoT συσκευές
Βελτιστοποίηση Μοντέλων για Ανάπτυξη σε Συσκευές
- Κβαντοποίηση και κλάδεμα μοντέλων
- Απόσταξη γνώσης για μικρότερα, αποδοτικά μοντέλα
- Επιλογή και προσαρμογή μοντέλων για απόδοση σε συσκευές
Εργαλεία και Πλαίσια ΤΝ για Συγκεκριμένες Πλατφόρμες
- Εισαγωγή στα TensorFlow Lite και PyTorch Mobile
- Χρήση βιβλιοθηκών για συγκεκριμένες πλατφόρμες για ΤΝ σε συσκευές
- Στρατηγικές ανάπτυξης πολλαπλών πλατφορμών
Συμπερασμός Πραγματικού Χρόνου και Υπολογισμός στην Άκρη
- Τεχνικές για γρήγορο και αποδοτικό συμπερασμό σε συσκευές
- Εκμετάλλευση του υπολογισμού στην άκρη για ΤΝ σε συσκευές
- Μελέτες περιπτώσεων εφαρμογών ΤΝ πραγματικού χρόνου
Διαχείριση Ενέργειας και Παράγοντες Διάρκειας Μπαταρίας
- Βελτιστοποίηση εφαρμογών ΤΝ για ενεργειακή απόδοση
- Εξισορρόπηση απόδοσης και κατανάλωσης ενέργειας
- Στρατηγικές για επέκταση της διάρκειας μπαταρίας σε συσκευές που χρησιμοποιούν ΤΝ
Ασφάλεια και Ιδιωτικότητα στην ΤΝ σε Συσκευές
- Διασφάλιση ασφάλειας δεδομένων και ιδιωτικότητας χρήστη
- Επεξεργασία δεδομένων στη συσκευή για διατήρηση ιδιωτικότητας
- Ασφαλείς ενημερώσεις και συντήρηση μοντέλων
Εμπειρία Χρήστη και Σχεδιασμός Αλληλεπίδρασης
- Σχεδιασμός διαισθητικών αλληλεπιδράσεων ΤΝ για χρήστες συσκευών
- Ενσωμάτωση γλωσσικών μοντέλων με διεπαφές χρήστη
- Δοκιμές χρηστών και ανάδραση για ΤΝ σε συσκευές
Κλιμακωσιμότητα και Συντήρηση
- Διαχείριση και ενημέρωση μοντέλων σε αναπτυγμένες συσκευές
- Στρατηγικές για κλιμακώσιμες λύσεις ΤΝ σε συσκευές
- Παρακολούθηση και αναλυτικά στοιχεία για αναπτυγμένα συστήματα ΤΝ
Έργο και Αξιολόγηση
- Ανάπτυξη πρωτοτύπου σε επιλεγμένο τομέα και προετοιμασία για ανάπτυξη σε επιλεγμένη συσκευή
- Παρουσίαση της λύσης ΤΝ στη συσκευή
- Αξιολόγηση βασισμένη στην αποδοτικότητα, καινοτομία και πρακτικότητα
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Ισχυρό υπόβαθρο σε έννοιες μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης
- Ευχέρεια στον προγραμματισμό Python
- Βασικές γνώσεις των περιορισμών υλικού για την ανάπτυξη ΤΝ
Κοινό
- Μηχανικοί μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές ΤΝ
- Μηχανικοί ενσωματωμένων συστημάτων που ενδιαφέρονται για εφαρμογές ΤΝ
- Διαχειριστές προϊόντων και τεχνικοί επικεφαλής που επιβλέπουν έργα ΤΝ
21 Ώρες