📘 边缘AI·云边协同
分层部署
🧩 30章 · 从入门到实战
01
边缘AI概述
定义·发展·核心价值·应用场景
02
边缘硬件选型
CPU/GPU/NPU/FPGA · 主流板卡
03
模型轻量化(上)
模型剪枝原理与实现
04
模型轻量化(中)
知识蒸馏原理与实现
05
模型轻量化(下)
量化 INT8/FP16 原理与实现
06
模型压缩实战
TFLite · MobileNet 压缩部署
07
模型压缩实战
ONNX Runtime · ResNet 优化部署
08
边缘推理框架(上)
TensorFlow Lite 架构与API
09
边缘推理框架(中)
ONNX Runtime 架构与API
10
边缘推理框架(下)
OpenVINO vs TensorRT 选型
11
边缘推理引擎优化
算子融合·内存复用·多线程调度
12
边缘AI应用开发
Jetson Nano · YOLOv5 (C++/Python)
13
边缘AI应用开发
树莓派 · 人脸识别 (C++)
14
云边协同架构设计
分层架构·数据流·控制流
15
云端训练与边缘推理
训练-转换-部署全流程
16
云边数据同步
增量学习·联邦学习基础
17
边缘节点管理
OTA升级·模型热更新·远程监控
18
推理结果回传
边缘日志·指标上报云端
19
云边协同推理(上)
任务卸载协同策略
20
云边协同推理(中)
模型分割 · Split Learning
21
云边协同推理(下)
模型分发 · Ensemble
22
边缘AI安全
模型加密·TEE·数据隐私
23
边缘AI性能评估
延迟·吞吐·功耗·精度权衡
24
边缘AI Benchmark
MLPerf Edge 性能测试
25
边缘AI与5G
5G MEC 架构下的AI部署
26
边缘AI与IoT
资源受限设备轻量模型
27
边缘AI案例(一)
智能安防 · 视频流实时分析
28
边缘AI案例(二)
工业质检 · 缺陷检测部署
29
边缘AI案例(三)
智慧零售 · 商品识别客流
30
课程总结与展望
未来趋势·挑战·学习路径
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