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NTUST Edge AI 2023 人工智慧與邊緣運算實務
臺灣科技大學資訊工程系
人工智慧與邊緣運算實務 ( CS5149701 )
111學年度第二學期 ( 2023/2/22 - 2022/6/07 )
課程介紹
近來年人工智慧已逐漸普及到每個領域，但許多基於低功耗、低延時、低成本及高隱私的邊緣智慧需求未能得到滿足。本課程將從基礎深度學習理論、邊緣智慧硬體應用、資料集建置、客製化模型訓練到推論環境佈署，讓學生透過Google Colab, Intel OpenVINO, OpenCV等開源工具充分學習到如何規畫及實踐不同類型的邊緣智慧應用專案。
As adoption rates rise for artificial intelligence and deep learning, the ability to process various data with low power, low latency, low cost, and high privacy becomes increasingly important. Hence there is growing momentum to migrate the processing from centralized cloud servers to decentralized and localized edge computing. This course will introduce fundamental deep learning knowledge, edge AI hardware and applications, dataset construction, customized model training, and inference environment deployment. Students will be taught to utilize various open source tools (such as Google Colab, Intel OpenVINO, OpenCV) and practice a variety of edge AI application projects.
課程講師
許哲豪 (Jack Hsu) 博士
臺灣科技大學 資訊工程系 兼任助理教授
【電子信箱：omnixri@gmail.com】
【個人網站：omnixri.blogspot.com】
課程時間
2023/2/22 ~ 2022/6/07，每週三上午第2,3,4節
課程大綱
- 人工智慧簡介
- 邊緣運算硬體
- 資料集建置與標註
- 開源模型訓練工具
- 開源模型推論工具
- 模型優化與佈署
- 邊緣智慧案例實作
- 附錄(Appendix)
課程簡報及作業
（內容待更新...）
| 週數 | 日期 | 課程主題及大綱 | 課程簡報 | Wiki | 作業 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 02/22 | 0. 課程簡介 | |||
| 01 | 02/22 | 1. 人工智慧簡介 | Wiki | ||
| 02 | 03/01 | 2. 邊緣運算硬體 | Wiki | ||
| 03 | 03/08 | 3. 資料集建置與標註 | Wiki | HW1 | |
| 04 | 03/15 | 4. 開源模型訓練工具 | Wiki | ||
| 05 | 03/22 | 5. 開源模型推論工具 | Wiki | ||
| 06 | 03/29 | 6. 模型優化與佈署 | Wiki | ||
| 07 | 04/05 | 春假 | |||
| 08 | 04/12 | 期中報告 | |||
| 09 | 04/19 | 7.1. 影像分類 | Wiki | ||
| 10 | 04/26 | 7.2. 物件偵測 | Wiki | ||
| 11 | 05/03 | 7.3. 人臉辨識 | Wiki | ||
| 12 | 05/10 | 7.4. 影像分割 | Wiki | ||
| 13 | 05/17 | 7.5. 姿態估測 | Wiki | ||
| 14 | 05/24 | 7.6. 喚醒詞辨識 | Wiki | ||
| 15 | 05/31 | 7.7. 運動手勢辨識 | Wiki | ||
| 16 | 06/07 | 期末報告 | |||
| -- | --/-- | 8. 附錄(Appendix) | Wikis |
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