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16. Edge AI指标体系：精度、延迟、成本和业务收益统一评估

共计 30 章节
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01
课程导入
Edge AI的定义 · 发展背景 · 核心挑战
课程导入Edge
02
Edge AI基础概念
边缘计算 · 端侧推理 · 模型压缩
EdgeAI
03
指标体系总览
精度 · 延迟 · 成本
指标体系总览精度
04
精度指标详解
模型准确率 · 召回率 · F1分数
精度指标详解模型准确率
05
延迟指标详解
端到端延迟 · 推理延迟 · 预处理延迟
延迟指标详解端到端延迟
06
成本指标详解
硬件成本 · 能耗成本 · 运维成本
成本指标详解硬件成本
07
业务收益指标详解
如何将技术指标转化为业务价值 · 如用户留存提升 · 收入增长
业务收益指标详解如何将技术指标转…
08
指标间的权衡与冲突
精度与延迟的权衡 · 成本与收益的平衡 · 以及如何通过帕累托最优和多目标优化来…
指标间的权衡冲突
09
Edge AI评估方法论
从需求分析 · 指标选择 · 数据采集
EdgeAI
10
基准测试与工具
常用的Edge AI基准测试集（如M… · 性能分析工具（如TensorRT · ONNX Runtime）和监控平台
基准测试工具
11
模型压缩对指标的影响
量化 · 剪枝 · 蒸馏等技术如何改变精度
模型压缩对指标的…量化
12
硬件选型与指标评估
不同边缘设备（如Jetson · 树莓派 · 手机NPU）的性能对比
硬件选型指标评估
13
案例实战
智能安防场景——人脸识别系统的精度 · 延迟 · 成本和业务收益统一评估
案例实战智能安防场景
14
案例实战
工业质检场景——缺陷检测模型的指标评…
案例实战工业质检场景
15
案例实战
智能零售场景——商品识别系统的端侧部…
案例实战智能零售场景
16
案例实战
智慧医疗场景——边缘AI辅助诊断的指…
案例实战AI
17
案例实战
自动驾驶场景——感知模型的延迟与安全…
案例实战自动驾驶场景
18
常见问题与陷阱
指标测量不准确 · 忽略长尾延迟 · 成本计算遗漏
常见问题陷阱
19
指标可视化与报告
如何设计仪表盘 · 生成评估报告 · 并向非技术干系人清晰传达指标结果
指标可视化报告
20
自动化评估与持续监控
CI/CD流水线中集成指标评估 · 以及模型上线后的持续性能监控和告警
自动化评估持续监控
21
多目标优化方法
加权评分 · 成本效益分析 · 约束优化等数学方法在Edge AI指…
多目标优化方法加权评分
22
业务收益的量化模型
如何建立从技术指标到业务KPI的映射… · 包括因果推断和A/B测试方法
业务收益的量化模…KPI
23
Edge AI指标体系的行业标准与最佳实践
参考NIST · ISO等标准 · 以及头部企业的实践案例
EdgeAI
24
从评估到决策
如何根据指标结果制定优化路线图 · 包括模型迭代 · 硬件升级
从评估到决策如何根据指标结果…
25
综合实战项目
设计一个完整的Edge AI评估方案 · 从需求定义到最终报告 · 涵盖所有维度
综合实战项目Edge
26
前沿趋势
联邦学习 · 神经架构搜索 · 自适应推理等新技术对指标体系的影响
前沿趋势联邦学习
27
伦理与合规
在指标评估中考虑隐私 · 公平性 · 可解释性等非功能性要求
伦理合规
28
课程总结
回顾核心知识点 · 梳理指标体系构建的完整流程 · 强调业务价值导向
课程总结回顾核心知识点
29
考试与认证
模拟测试题 · 案例分析题 · 以及如何获得课程结业证书
考试认证
30
扩展学习资源
推荐书籍 · · 开源工具
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