Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Tiết kiệm Năng lượng

  • Tổng quan về AI trong hệ thống nhúng
  • Những thách thức của việc triển khai AI trên các thiết bị tiết kiệm năng lượng
  • Các ứng dụng AI tiết kiệm năng lượng

Kỹ thuật Tối ưu hóa Mô hình

  • Lượng tử hóa và tác động của nó đến hiệu suất
  • Cắt tỉa và chia sẻ trọng số
  • Chưng cất tri thức để đơn giản hóa mô hình

Triển khai Mô hình AI trên Phần cứng Tiết kiệm Năng lượng

  • Sử dụng TensorFlow Lite và ONNX Runtime cho AI biên
  • Tối ưu hóa mô hình AI với NVIDIA TensorRT
  • Tăng tốc phần cứng với Coral TPU và Jetson Nano

Giảm Mức Tiêu thụ Điện trong Các Ứng dụng AI

  • Phân tích mức tiêu thụ điện và các chỉ số hiệu quả
  • Kiến trúc tính toán tiết kiệm điện
  • Điều chỉnh năng lượng động và kỹ thuật suy luận thích ứng

Nghiên cứu điển hình và Ứng dụng Thực tế

  • Các thiết bị IoT chạy bằng pin hỗ trợ AI
  • AI tiết kiệm năng lượng cho chăm sóc sức khỏe và thiết bị đeo
  • Các ứng dụng thành phố thông minh và giám sát môi trường

Các Thực hành Tốt nhất và Xu hướng Tương lai

  • Tối ưu hóa AI biên để phát triển bền vững
  • Tiến bộ trong phần cứng AI tiết kiệm năng lượng
  • Các phát triển trong tương lai trong nghiên cứu AI tiết kiệm năng lượng

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các mô hình học sâu
  • Kinh nghiệm với hệ thống nhúng hoặc triển khai AI
  • Kiến thức cơ bản về các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Nhà phát triển nhúng
  • Kỹ sư phần cứng
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories