Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Energiezuinige AI
- Overzicht van AI in embedded-systemen
- De uitdagingen bij het implementeren van AI op energiezuinige apparaten
- Toepassingen van energiezuinige AI
Technieken voor Modeloptimalisatie
- Kwantisatie en de impact op prestaties
- Pruning en gewichtsdeling
- Knowledge distillation voor het vereenvoudigen van modellen
Het Implementeren van AI-modellen op Energiezuinige Hardware
- Het gebruik van TensorFlow Lite en ONNX Runtime voor edge-AI
- Optimalisatie van AI-modellen met behulp van NVIDIA TensorRT
- Hardware-versnelling via Coral TPU en Jetson Nano
Het Verminderen van Energieverbruik in AI-toepassingen
- Power profiling en efficiëntiemetingen
- Rekenarchitecturen die energiezuinig zijn
- Dynamische schaling van vermogen en adaptieve inferentietechnieken
Case Studies en Reële Toepassingen
- AI-gestuurde IoT-apparaten op batterijen
- Energiezuinige AI voor de gezondheidszorg en wearables
- Toepassingen in slimme steden en milieubewaking
Best Practices en Toekomstige Ontwikkelingen
- Het optimaliseren van edge-AI voor duurzaamheid
- De laatste ontwikkelingen in energiezuinige AI-hardware
- Toekomstige onderzoeksrichtingen binnen energiezuinige AI
Samenvatting en Vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van deep learning-modellen
- ervaring met embedded-systemen of het implementeren van AI
- Basiskennis van technieken voor modeloptimalisatie
Doelgroep
- AI-engineers
- Embedded-ontwikkelaars
- Hardware-engineers
21 Uren
Getuigenissen (1)
Dat we geavanceerde onderwerpen kunnen bespreken en met praktijkvoorbeelden kunnen werken
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Cursus - Advanced Edge AI Techniques
Automatisch vertaald