Edge AI 邊緣運算之專題整理 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![Edge AI 邊緣運算之專題整理](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2021年5月22日—monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型,透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度,並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態,最後輸出深度圖。
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本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題,專題可以分成兩個面向,一是在製造業工廠中的Edge AI應用,另一個是日常生活中的Edge AI應用,同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。
Edge AI 的發展緣由傳統上的AI佈署,是將資料集中後,由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型,我們會將伺服器連網,並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。
這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。
隨著時代演進,Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題,以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。
於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。
Edge AIEdge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器,而是直接在邊緣裝置應用AI模型,近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術,由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型,在新獲取的資料上重新訓練,好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。
舉例來說,邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam,使用 Edge AI來提供 AI服務,可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。
因為Edge AI在近幾年如此的火紅,台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中,有許多的專題使用這個AI的前沿技術,並成功佈署於邊緣裝置上,漂亮的實現了Edge AI的技術,成果十分亮眼。
在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境,透過技術領袖班的專題經驗,介紹Edge AI應用。
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