5G基礎建設逐漸普及與晶片效能的增進,「邊緣運算」已成為當前最關鍵的發展趨勢之一。
AI跟邊緣運算結合之後,Edge AI能更為廣泛地應用在安全監控、自駕車、交通管理、智慧醫療與智慧製造等不同領域。企業對邊緣AI需求持續看漲,使得微型機器學習(TinyML)近來發展越受到矚目,微型機器學習能在許多小型IoT或邊緣裝置上提供AI運算,成為加速實現邊緣AI應用的重要關鍵。
1.對於邊緣AI(Edge AI)、微型機器學習(TinyML)有學習興趣者
2.目前在公司從事軟硬體/韌體開發設計、嵌入式系統設計與開發、AIOT系統及應用開發等工程師或技術主管等
3.目前公司有計畫導入AI邊緣應用等從業人員
工研院特聘專業講師
曾老師
【現任】CAVEDU教育團隊技術總監
【專長】邊緣運算裝置、機器人控制、深度學習神經網路、生成對抗網路、視覺辨識應用
【經歷】MIT電腦科學與人工智慧實驗室訪問學者、新北市政府青年事務委員
【現任】CAVEDU教育團隊資深研究員
【專長】人工智慧實務應用、物聯網實務應用、嵌入式系統實務應用
【認證】NVIDIA AI專家認證、數位電子乙級技術士、電腦硬體裝修乙級技術士
課程日期
課程大綱
第一天課程
(4/22)
1.邊緣AI與微型機器學習概論
2.認識各類MCU開發板
3.Arduino環境建置與安裝必要函式庫
4.介紹Edge Impulse機器學習管線工具
5.【專題】手勢辨識-光感測器
第二天課程
(4/24)
1.【專題】運動科技應用-加速度計
2.【專題】喚醒詞應用-麥克風
3.【邊緣AI實作】考量點神經網路模型最佳化
4.【專題】物件偵測–攝影機
上課時間:113/4/22(一)、4/24(三),09:30-16:30,共2天12小時。上課地點:工研院中興院區21館200-1教室/新竹縣竹東鎮中興路四段195號報名方式:◎線上報名:請學員前往工研院「產業學習網」報名課程◎信箱報名:將報名資訊填完並寄至VHsieh@itri.org.tw 謝小姐◎課程諮詢:有任何課程或報名上的問題,請洽服務專線03-5913417 謝小姐
【實體課程】
★為確保上課權益,報名後或開課前未收到任何通知信件,請學員務必來電詢問是否完成報名。我們通常於開課前發送上課通知,敬請學員留意信件。
★因課前教材、講義製作及餐點等事項皆需提前準備,若您不克前來,請於開課前三日告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。
★若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前二日通知。
★學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。
深度強化學習理論與實作
微型機器學習(TinyML)與邊緣AI實務
生成式AI走向邊緣運算-以NVIDIA Jetson平台來深度實作