Course Outline

Pengantar AI Pada Perangkat

  • Dasar-dasar pembelajaran mesin pada perangkat
  • Keuntungan dan tantangan model bahasa kecil
  • Ikhtisar kendala perangkat keras pada perangkat seluler dan IoT

Pengoptimalan Model untuk Penerapan Pada Perangkat

  • Kuantisasi dan pemangkasan model
  • Penyulingan pengetahuan untuk model yang lebih kecil dan efisien
  • Memilih dan mengadaptasi model untuk kinerja pada perangkat

Alat dan Kerangka AI Khusus Platform

  • Pengantar TensorFlow Lite dan PyTorch Seluler
  • Memanfaatkan perpustakaan khusus platform untuk AI pada perangkat
  • Strategi penerapan lintas platform

Inferensi Waktu Nyata dan Edge Computing

  • Teknik inferensi yang cepat dan efisien pada perangkat
  • Memanfaatkan komputasi edge untuk AI pada perangkat
  • Studi kasus aplikasi AI real-time

Pertimbangan Daya Management dan Masa Pakai Baterai

  • Mengoptimalkan aplikasi AI untuk efisiensi energi
  • Menyeimbangkan kinerja dan konsumsi daya
  • Strategi untuk memperpanjang masa pakai baterai di perangkat yang didukung AI

Keamanan dan Privasi di AI Pada Perangkat

  • Memastikan keamanan data dan privasi pengguna
  • Pemrosesan data pada perangkat untuk menjaga privasi
  • Pembaruan dan pemeliharaan model yang aman

Pengalaman Pengguna dan Desain Interaksi

  • Merancang interaksi AI yang intuitif untuk pengguna perangkat
  • Mengintegrasikan model bahasa dengan antarmuka pengguna
  • Pengujian pengguna dan masukan untuk AI pada perangkat

Scala kemampuan dan Pemeliharaan

  • Mengelola dan memperbarui model pada perangkat yang diterapkan
  • Strategi untuk solusi AI pada perangkat yang skalabel
  • Pemantauan dan analisis untuk sistem AI yang diterapkan

Proyek dan Penilaian

  • Mengembangkan prototipe dalam domain yang dipilih dan mempersiapkan penerapan pada perangkat yang dipilih
  • Presentasi solusi AI pada perangkat
  • Evaluasi berdasarkan efisiensi, inovasi, dan kepraktisan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Dasar yang kuat dalam pembelajaran mesin dan konsep pembelajaran mendalam
  • Kemahiran dalam pemrograman Python.
  • Pengetahuan dasar tentang batasan perangkat keras untuk penerapan AI

Hadirin

  • Insinyur pembelajaran mesin dan pengembang AI
  • Insinyur sistem tertanam yang tertarik dengan aplikasi AI
  • Manajer produk dan pimpinan teknis yang mengawasi proyek AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories