引言
在快速演进的科技格局中，用于机器人的边缘人工智能代表着将人工智能与设备端实时数据处理相结合的前沿方向。在亚洲，技术进步引领经济发展，边缘AI在机器人领域的应用不仅是趋势，更是必需。借助TinyML在设备本地进行数据处理，并开展设备端推理与优化，使机器人无需依赖云端系统即可快速做出智能决策。这一能力在制造、医疗和物流等对时延与连接要求严格的行业尤为关键。因此，想要在这些竞争激烈的行业中实现创新与引领的专业人士，必须理解并掌握边缘AI。
商业价值
对于人力资源经理与企业领导者而言，为团队投资边缘AI培训能够显著提升运营效率与创新能力。通过赋能员工开发与实施边缘AI解决方案，企业可通过提高生产力、降低运营成本和提升产品质量来实现更高的投资回报率。此外，在设备端部署AI模型还能提升数据隐私与安全性，降低与云端数据泄露相关的风险。本课程将为企业提供战略优势，通过培养精通前沿AI技术的人才队伍，助力在竞争激烈的市场中保持领先。
课程目标
- 理解边缘AI与TinyML的基本原理。
- 学习设备端推理与优化的流程。
- 获得边缘AI模型部署的实操经验。
- 探索边缘AI在各行业中的应用。
- 培养排障与优化边缘AI解决方案的能力。
课程大纲
模块一：边缘AI与TinyML概述
本模块介绍边缘AI基础、TinyML的重要性，以及传统AI与边缘AI的差异。学员将了解边缘AI系统架构，以及在设备本地处理数据的优势。
模块二：设备端推理技术
学员将学习边缘AI中的多种推理技术，了解模型如何在设备上执行。本模块包含在微控制器及其他边缘设备上部署简单AI模型的实操环节。
模块三：优化策略
本模块聚焦于提升AI模型的性能与效率。学员将学习模型量化、剪枝等技术，在不牺牲准确性的前提下减少模型体积与功耗。
模块四：边缘AI的应用
探索边缘AI在医疗、汽车与消费电子等行业的实际应用。通过案例与示例展示边缘AI如何重塑这些领域。
教学方法
课程采用互动式教学方法，将理论学习与动手实践相结合。学员将参与工作坊与小组活动，以巩固所学并促进协作。还将分析真实案例，为相关概念提供背景与深度。
适合人群
本课程面向希望提升AI与机器人领域技能的工程师、数据科学家及IT专业人士。同样适合希望理解边缘AI在组织中战略影响的企业领导者与管理者。
常见问题
本课程的先修要求是什么？ 学员应具备AI及Python等编程语言的基础知识。
是否提供证书？ 是的，顺利完成课程后将获得结业证书。
课程时长多久？ 课程为期四周，课程安排在周末进行。