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課程培訓
AIoT 融合技術(shù)基礎與應用培訓課程

AIoT 融合技術(shù)基礎與應用培訓課程

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  • 培訓對象:物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師、AI應用工程師、智能制造解決方案人員、需要將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合應用的創(chuàng)新技術(shù)人員。

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  • 培訓目標

    1. 理解AIoT(人工智能+物聯(lián)網(wǎng))的核心價值與技術(shù)架構(gòu),掌握AIoT系統(tǒng)的典型部署模式。

    2. 掌握邊緣智能的實現(xiàn)方法,能夠在邊緣設備上部署輕量級AI模型進行實時推理。

    3. 了解AIoT在預測維護、視覺質(zhì)檢、智能控制等場景的應用模式,能夠設計初步的AIoT解決方案。

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  • 培訓內(nèi)容介紹

    1. AIoT概念與價值:理解AIoT的核心理念(感知+智能+執(zhí)行),分析AI賦能物聯(lián)網(wǎng)帶來的價值提升(從連接到智能)。

    2. AIoT架構(gòu)模式:掌握云端AI、邊緣AI、端側(cè)AI三種部署模式的特點與適用場景,理解云邊端協(xié)同的工作方式。

    3. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征:分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時序性、海量性、異構(gòu)性特點,理解數(shù)據(jù)預處理對AI模型的重要性。

    4. 機器學習基礎回顧:回顧監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習的基本概念,了解分類、回歸、聚類在物聯(lián)網(wǎng)中的應用場景。

    5. 輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡:了解MobileNet、TinyML等適用于邊緣設備的輕量級模型架構(gòu),理解模型壓縮與量化技術(shù)。

    6. 邊緣推理框架:熟悉TensorFlow Lite Micro、TensorRT、OpenVINO等邊緣推理框架,掌握模型轉(zhuǎn)換與部署流程。

    7. 預測性維護:學習基于振動數(shù)據(jù)或溫度數(shù)據(jù)的設備故障預測方法,構(gòu)建異常檢測模型,實現(xiàn)預警通知。

    8. 視覺質(zhì)檢:了解工業(yè)質(zhì)檢場景,訓練圖像分類或目標檢測模型,部署到邊緣設備實現(xiàn)實時缺陷檢測。

    9. 智能控制:學習基于強化學習的智能控制方法,應用于樓宇自動化、能源優(yōu)化等場景。

    10. 語音交互:了解語音喚醒、語音識別在智能家居中的應用,部署離線語音識別模型到端側(cè)設備。

    11. 聯(lián)邦學習:了解聯(lián)邦學習在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)多方聯(lián)合建模的原理,適用于跨企業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同場景。

    12. 端到端AIoT實戰(zhàn):完成一個完整的AIoT項目(如設備振動異常檢測),從數(shù)據(jù)采集、模型訓練到邊緣部署的全流程。





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