Edge AI 密集實作培訓班招生簡章

透過『理論+實作+專案』的形式,完整介紹Edge AI的技術原理與應用開發,整合數個主流Edge AI平台,提供最齊全的學習資源,學員可按照需求選擇平台,並在助教的手把手帶領下完成專案。


➤ 關於 Edge AI 技術專班

邊緣運算(Edge AI)近年來的發展越來越重要,尤其對積極發展產業AI化的企業更是如此。Edge AI把數據「從雲端帶入凡間」,即時性的數據運算,省去回傳雲端的傳輸延遲與頻寬,大幅降低時間、金錢與安全成本,對於追求即時性且安全隱私的產業而言(如零售業的即時人流監測裝置、分秒必爭的智慧製造工廠,或是用於運輸的自駕車與無人機),若能善用這把劃時代的利器,企業將會在AI發展上有突破性的成長。希望透過八週的課程,讓學員掌握 Edge AI 基本知識技能,成為企業 Edge AI 技術種子,並能應用在自身工作場域,以因應未來市場變化


➤ 關於課程

因近期疫情影響之故,校方為確保參與課程的學員及講師的健康,經過審慎考量,本期課程將延後至10月份國慶連假後開課,課程日期調整為2020/10/16~2020/12/12,若您有任何課程問題,歡迎您直接來信與我們聯繫。

  • 課程時間:2020/10/16 至 2020/12/12 止,共 8 週;每週五、六早上九點半到下午六點半
  • 上課人數:為維護教學品質,每班人數以 100 人為限
  • 上課地點:新北市三重區光復路二段 69 號
  • 課程價格:$36,000 / 人(課程內含開發基礎套件軟硬體:Raspberry Pi 4、Intel NCS2、自走車套件)
  • 校友優惠:台灣人工智慧學校結業校友,憑學號報名註冊,可於課程開始三分之一後,獲得台灣人工智慧年會門票一張(價值$3580)
  • 報名方式:採網路報名,請於報名截止日(9/16)前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者,視同未完成報名。


➤ 適合對象

  1. 已學過AI,但想進一步學習如何將AI演算法轉換成實際應用之業界、學界人士。
  2. 對於AI演算法大致理解,但想學習如何將本機端的AI模型部署到邊緣裝置之業界、學界人士。
  3. 欲進行邊緣運算開發之專案,想學習各階段開發技巧,縮短自我摸索時間之業界、學界人士。
  4. 已經正在進行邊緣運算相關開發,想學習提升開發效率技巧之業界、學界人士。
  5. 本課程需經考試審核,通過測驗方能參與課程;若已取得台灣人工智慧學校技術班結業證書校友,請提供技術班學號,可直接參與課程。


➤ 考試

考試時間為 2020 年 9 月 19 日 (星期六) 14:00-15:10,採網路考試。

考試內容以選擇題為主,包含Python(三題)程式題與深度學習(DL/CNN/TF選擇題十題)。


➤ 放榜

放榜日期:2020 年 9 月 23 日。

公布方式:正、備取生將以電子郵件寄發通知。


➤ 主題課程

深度學習總覽

包含講授深度學習基本觀念,理解多層感知器、卷積神經網路與遷移學習;同時介紹深度學習的應用場景。

  • 深度學習基本觀念
  • 多層感知器、卷積神經網路
  • 遷移學習
  • 深度學習的應用場景
平行運算概論

旨在擁有平行計算的概念和系統架構,並理解GPU、CUDA如何幫助平行計算與深度學習,作為了解AI硬體設計的基礎。

  • 平行計算的概念和系統架構
  • GPU、CUDA與平行計算
  • 分散式系統簡介
AI硬體設計入門

簡介晶片技術原理,了解晶片設計架構、要點與比較,讓學員對選擇何種邊緣計算方案有感。

  • 晶片技術原理
  • 晶片設計架構、要點與比較
  • 模型最佳化介紹

    重點介紹模型最佳化理論與方法,主要從三個方向著手如網路結構設計、精確度縮減與網路壓縮。學員將學習應用Tensorflow Lite/ONNX runtime 針對模型做最佳化。

    • 應用Tensorflow Lite 及 ONNX
    • 模型最佳化理論與方法: a. 網路結構設計、b. 精確度縮減、c. 網路壓縮
    邊緣運算概論與生態系

    講授從雲計算走向邊緣計算的緣由與發展,並介紹數個主要邊緣裝置生態系如手機、Nvidia Jetson、Raspberry Pi與Arduino。

    • 從雲計算走向邊緣計算的緣由與發展。
    • 邊緣裝置生態系介紹:a. 手機、b. AI相關開發板、c. Raspberry Pi、d. Arduino
    淺談5G與邊緣運算

    介紹何謂5G概念,並說明5G的核心技術與邊緣計算,最後提及 5G + 邊緣運算的應用場景與展望。

    • 何謂5G
    • 5G的核心技術與邊緣計算
    • 5G + 邊緣運算的應用場景與展望
    主流邊緣計算方案與工具庫

    手把手介紹主流Edge computing平台,講授如 Intel OpenVino、MediaTek NeuroPilot、Nvidia Jetson 系列、Kneron Dongle 的安裝與使用案例。

    • Intel OpenVino 安裝與使用
    • MediaTek NeuroPilot 平台安裝與使用
    • Nvidia Jetson 系列安裝與使用
    • Kneron Dongle 安裝與使用
    專題實作與討論

    手把手帶領下完成結業專案,並舉辦成果發表。

    • 簡介各平台邊緣計算應用案例


    ➤ 您將學會

    1. 掌握 Edge AI 基本知識技能
    2. 了解CNN神經網路架構,能利用遷移學習的方法,快速完成電腦視覺任務
    3. 了解平行運算與AI晶片設計原理,懂得挑選合適的邊緣運算平台與裝置
    4. 擁有如何解決軟硬體的算力需求的能力,將自己的模型做最佳化佈署
    5. 了解數個主流邊緣運算平台,能在相應的邊緣裝置上快速開發完成刷臉打卡/物件偵測等任務
    6. 應用 Edge AI 在自身工作場域,期能因應未來市場的變化


    ➤ 注意事項

    1. 經理人週末研修班結業校友仍需通過測驗,成功註冊入學後,方可獲得年會門票


    • 主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會
    • 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會
    • 協辦單位:
      中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
    • 贊助企業:
      台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電