Schița de curs

Introducere în inteligența artificială de mică putere

  • Prezentare generală a IA în sistemele integrate
  • Provocările implementării inteligenței artificiale pe dispozitive cu consum redus de energie
  • Aplicații AI eficiente din punct de vedere energetic

Tehnici de optimizare a modelelor

  • Cuantizarea și impactul acesteia asupra performanței
  • Pruning și partajarea ponderii
  • Distilarea cunoștințelor pentru simplificarea modelului

Implementarea modelelor AI pe hardware cu consum redus de energie

  • Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX Runtime pentru inteligența artificială periferică
  • Optimizarea modelelor AI cu NVIDIA TensorRT
  • Accelerarea hardware cu Coral TPU și Jetson Nano

Reducerea consumului de energie în aplicațiile AI

  • Profilarea puterii și metrici de eficiență
  • Arhitecturi de calcul cu consum redus de energie
  • Scalarea dinamică a puterii și tehnici de inferență adaptivă

Studii de caz și aplicații din lumea reală

  • Dispozitive IoT cu inteligență artificială alimentate de baterii
  • Inteligență artificială cu consum redus de energie pentru sănătate și dispozitive portabile
  • Orașe inteligente și aplicații de monitorizare a mediului

Cele mai bune practici și tendințe viitoare

  • Optimizarea inteligenței artificiale periferice pentru durabilitate
  • Progrese în materie de hardware AI eficient din punct de vedere energetic
  • Evoluții viitoare în cercetarea IA de mică putere

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • O înțelegere a modelelor de învățare profundă
  • Experiență în domeniul sistemelor integrate sau al implementării inteligenței artificiale
  • Cunoștințe de bază despre tehnicile de optimizare a modelelor

Audiență

  • Ingineri AI
  • Dezvoltatori embedded
  • Ingineri hardware
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite