邊緣 AI 優化專家 職業訓練課程
邊緣 AI 優化專家職業訓練課程（精華班）
課程時間：3 小時
課程對象：嵌入式工程師、AI 模型部署人員、IoT 開發者、硬體優化專員、智慧裝置研發工程師
授課形式：技術講授＋模型優化演示＋案例分析＋實作討論
一、課程簡介
邊緣 AI（Edge AI）將人工智慧模型部署於終端裝置（如智慧攝影機、感測器、車載系統），實現低延遲、高隱私的即時運算，已成為工業自動化、智慧城市與消費電子的主流趨勢。
邊緣 AI 優化專家專責將雲端級 AI 模型「瘦身」適配邊緣硬體，透過量化、剪枝、知識蒸餾等技術確保效能、功耗與成本的最佳平衡。
本三小時精華課程，幫助學員快速掌握邊緣 AI 優化全流程，從模型壓縮到硬體部署，讓工程師能在資源受限環境中實現高效 AI 應用。
二、課程大綱
模組一：邊緣 AI 優化基礎與架構（約 45 分鐘）
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邊緣 AI 定義與應用場景：工業檢測、智慧監控、自駕車、穿戴裝置
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邊緣硬體限制分析：記憶體、運算力、功耗與即時性挑戰
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優化技術概覽：量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Distillation）
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案例解析：從雲端模型到邊緣部署的效能轉換實例
模組二：模型優化實務流程與工具應用（約 75 分鐘）
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模型壓縮全流程：分析 → 優化 → 驗證 → 部署
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量化技術實作：INT8/INT4 轉換與校準方法
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主流工具演示：TensorRT、ONNX Runtime、TVM、OpenVINO、Edge TPU
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實作演練：優化一個物件偵測模型並比較前後效能（FPS、精度、功耗）
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小組討論：不同硬體平台（如 NVIDIA Jetson、Raspberry Pi）的適配策略
模組三：邊緣 AI 部署、安全與未來趨勢（約 60 分鐘）
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部署最佳實務：OTA 更新、模型版本管理、多模型共存
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安全與可靠性：模型防篡改、資料隱私與故障復原
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產業趨勢：神經網路加速器（NPU）、聯邦學習與邊緣聯盟
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綜合演練：設計一份「邊緣 AI 專案優化方案書」
三、學習成果
完成課程後，學員將能：
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理解邊緣 AI 的技術挑戰與優化必要性。
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掌握模型壓縮、量化與部署的核心技術與工具。
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能評估並優化 AI 模型在邊緣裝置上的效能表現。
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具備規劃邊緣 AI 應用專案的系統思維與實務能力。
**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。
