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。
➤ 適合對象
➤ 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/Transfer Learning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。
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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。
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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。 |
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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➤ 您將學會
➤ 注意事項
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