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AI & 工程学习计划›🌲 AI 森林›课程›边缘 AI - 在手机、浏览器和物联网设备上运行模型
📱
AI 森林 • 高级⏱️ 17 分钟阅读

边缘 AI - 在手机、浏览器和物联网设备上运行模型

公开课程预览

探索模型压缩、设备端推理以及为边缘人工智能(从手机到网络浏览器)提供支持的硬件加速器。

课程体系
AI 森林
难度
高级
阅读时间
17 分钟阅读

学习目标

完成本课后,你将理解:

  • ✓为什么选择边缘而非云?
  • ✓模型压缩技术
  • ✓ONNX:通用格式
  • ✓特定于平台的运行时
  • ✓设备上的大型语言模型

课程大纲

  1. 为什么选择边缘而非云?
  2. 模型压缩技术
  3. 量化
  4. 修剪
  5. 知识蒸馏
  6. ONNX:通用格式
  7. 特定于平台的运行时
  8. TensorFlow Lite(移动/物联网)
  9. Core ML(Apple 生态系统)
  10. WebAssembly + ONNX 运行时 Web
  11. 设备上的大型语言模型
  12. 边缘硬件加速器
  13. 现实世界的边缘人工智能应用
  14. 📚 进一步阅读

导入预览

并非每个预测都应该传输到云端并返回。 边缘 AI 直接在设备(您的手机、浏览器、相机、汽车)上运行模型。其优势非常引人注目:零网络延迟、完全隐私(数据永远不会离开设备)、离线功能以及大幅降低服务成本。 挑战?您需要一个适合兆字节的模型,在有限的硬件上运行,并且仍然提供有用的准确性。

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边缘 AI - 在手机、浏览器和物联网设备上运行模型 属于 AI 森林

边缘 AI - 在手机、浏览器和物联网设备上运行模型 是 AI 森林 的一部分。升级后可解锁完整课程、测验、进度跟踪和所有学院内容。

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