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コース概要
デバイス搭載AIの概要
- デバイス上の機械学習の基本
- 小型言語モデルの利点と課題
- モバイルデバイスとIoTデバイスのハードウェア制約の概要
デバイス展開向けモデル最適化
- モデル量子化とプルーニング
- 小さくて効率的なモデルのための知識蒸留
- デバイス性能に合わせたモデル選択とアダプテーション
プラットフォーム固有のAIツールとフレームワーク
- TensorFlow LiteとPyTorch Mobileの概要
- デバイス上のAIに使用されるプラットフォーム固有ライブラリの利用
- クロスプラットフォーム展開戦略
リアルタイム推論とエッジコンピューティング
- デバイス上での高速かつ効率的な推論のための技術
- エッジコンピューティングを活用したデバイス上のAI
- リアルタイムAIアプリケーションの事例研究
電力管理とバッテリ寿命に関する考慮点
- AIアプリケーションをエネルギー効率的に最適化する
- パフォーマンスと電力消費のバランス
- AI機能付きデバイスのバッテリ寿命を延ばす戦略
デバイス搭載AIのセキュリティとプライバシー
- データのセキュリティとユーザーのプライバシーを確保する
- プライバシー保護のためのデバイス上のデータ処理
- セキュアなモデル更新とメンテナンス
ユーザー体験とインタラクションデザイン
- デバイスユーザー向けの直感的なAIインタラクション設計
- ユーザーインターフェースとの言語モデル統合
- デバイス上のAIのユーザーテストとフィードバック
スケーラビリティとメンテナンス
- 展開済みデバイス上のモデルの管理と更新
- デバイス上のAIソリューションをスケーラブルにする戦略
- 展開済みAIシステムの監視と分析
プロジェクトと評価
- 選択した分野でプロトタイプを開発し、選択したデバイスへの展開を準備する
- デバイス上のAIソリューションのプレゼンテーション
- 効率性、革新性、実用性に基づいた評価
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習と深層学習の概念に関する確固たる基礎
- Pythonプログラミングのスキル
- AI展開のためのハードウェア制約の基本的な知識
対象者
- 機械学習エンジニアとAI開発者
- AIアプリケーションに関心のある組み込みシステムエンジニア
- AIプロジェクトを統括する製品マネージャーと技術責任者
21 時間