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Edge AI隐私计算与TinyML结合实践

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge AI与TinyML的融合价…
课程导入学习目标
02
边缘计算基础
边缘计算架构 · 边缘设备分类 · 边缘AI的典型应用场景与挑战
边缘计算基础边缘计算架构
03
TinyML入门
TinyML定义 · 微控制器与嵌入式平台 · 模型压缩与量化基础
TinyML定义
04
隐私计算基础
隐私计算核心概念 · 安全多方计算 · 同态加密
隐私计算基础隐私计算核心概念
05
Edge AI中的隐私威胁
数据泄露风险 · 模型逆向攻击 · 成员推断攻击
EdgeAI
06
隐私保护技术选型
不同隐私技术的特点 · 适用场景 · 性能开销对比与选择策略
隐私保护技术选型不同隐私技术的特…
07
TinyML模型训练与转换
TensorFlow Lite Mi… · 模型训练 · 量化感知训练
TinyML模型训练
08
边缘设备上的模型部署
部署流程 · 内存管理 · 推理优化
边缘设备上的模型…部署流程
09
联邦学习基础
联邦学习原理 · 客户端-服务器架构 · 模型聚合算法（FedAvg）
联邦学习基础联邦学习原理
10
联邦学习在边缘设备上的实现
资源受限下的联邦学习 · 异步更新 · 设备选择与容错
联邦学习边缘设备上的实现
11
差分隐私在TinyML中的应用
差分隐私定义 · 噪声机制 · 本地差分隐私
TinyML差分隐私
12
同态加密与边缘推理
同态加密原理 · 部分同态与全同态 · 在边缘设备上的计算开销与优化
同态加密边缘推理
13
安全多方计算与边缘协作
MPC协议 · 秘密共享 · 在边缘节点间联合推理中的应用
安全多方计算边缘协作
14
可信执行环境（TEE）在边缘AI中的应用
TEE概念 · ARM TrustZone · 安全隔离
TEEAI
15
模型水印与指纹
模型知识产权保护 · 水印嵌入 · 指纹提取
模型水印指纹
16
隐私计算与TinyML结合的系统架构
端-边-云协同 · 隐私计算模块集成 · 数据流设计
TinyML隐私计算
17
案例实战
基于Arduino的隐私保护手势识别 · 模型训练 · 差分隐私部署
案例实战Arduino
18
案例实战
基于ESP32的联邦学习温度预测 · 模型聚合 · 边缘推理
案例实战ESP32
19
案例实战
使用TinyML实现隐私保护关键词唤… · 噪声添加 · 性能评估
案例实战TinyML
20
案例实战
边缘设备上的安全多方推理：多设备协作 · 秘密共享 · 结果验证
案例实战边缘设备上的安全…
21
性能优化
模型量化与剪枝 · 推理加速 · 功耗优化
性能优化模型量化
22
安全与隐私评估
攻击模拟 · 隐私度量 · 安全评估框架
安全隐私评估
23
常见问题与调试
模型转换错误 · 内存溢出 · 通信延迟
常见问题调试
24
工具链与框架
TensorFlow Lite Mi… · PySyft · TF-Federated
工具链框架
25
行业应用与案例研究
智能家居 · 可穿戴设备 · 工业监测
行业应用案例研究
26
前沿趋势
边缘AI与隐私计算的最新研究 · 硬件支持 · 标准化进展
前沿趋势AI
27
综合项目设计
从需求分析到系统实现 · 设计一个结合隐私计算的TinyML应…
综合项目设计从需求分析到系统…
28
综合项目实战
实现一个端到端系统 · 包括数据预处理 · 模型训练
综合项目实战实现一个端到端系…
29
课程总结与复习
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结复习
30
结业考核与拓展
综合测试 · 项目答辩 · 未来学习方向与社区参与
结业考核拓展