AIoT 融合技术基础与应用培训课程-中科信软培训中心

AIoT 融合技术基础与应用培训课程

培训对象：物联网架构师、AI应用工程师、智能制造解决方案人员、需要将人工智能与物联网技术融合应用的创新技术人员。
培训目标：
1. 理解AIoT（人工智能+物联网）的核心价值与技术架构，掌握AIoT系统的典型部署模式。
2. 掌握边缘智能的实现方法，能够在边缘设备上部署轻量级AI模型进行实时推理。
3. 了解AIoT在预测维护、视觉质检、智能控制等场景的应用模式，能够设计初步的AIoT解决方案。
培训内容介绍：
1. AIoT概念与价值：理解AIoT的核心理念（感知+智能+执行），分析AI赋能物联网带来的价值提升（从连接到智能）。
2. AIoT架构模式：掌握云端AI、边缘AI、端侧AI三种部署模式的特点与适用场景，理解云边端协同的工作方式。
3. 物联网数据特征：分析物联网数据的时序性、海量性、异构性特点，理解数据预处理对AI模型的重要性。
4. 机器学习基础回顾：回顾监督学习、无监督学习的基本概念，了解分类、回归、聚类在物联网中的应用场景。
5. 轻量级神经网络：了解MobileNet、TinyML等适用于边缘设备的轻量级模型架构，理解模型压缩与量化技术。
6. 边缘推理框架：熟悉TensorFlow Lite Micro、TensorRT、OpenVINO等边缘推理框架，掌握模型转换与部署流程。
7. 预测性维护：学习基于振动数据或温度数据的设备故障预测方法，构建异常检测模型，实现预警通知。
8. 视觉质检：了解工业质检场景，训练图像分类或目标检测模型，部署到边缘设备实现实时缺陷检测。
9. 智能控制：学习基于强化学习的智能控制方法，应用于楼宇自动化、能源优化等场景。
10. 语音交互：了解语音唤醒、语音识别在智能家居中的应用，部署离线语音识别模型到端侧设备。
11. 联邦学习：了解联邦学习在保护数据隐私的前提下实现多方联合建模的原理，适用于跨企业数据协同场景。
12. 端到端AIoT实战：完成一个完整的AIoT项目（如设备振动异常检测），从数据采集、模型训练到边缘部署的全流程。

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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
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