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AI智能与边缘计算工程
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118-TinyML安全、OTA与设备运维
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《Edge AI量产运维方案》
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20. Edge AI量产运维方案:设备全生命周期管理与模型迭代
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 目标学员 · 课程结构
课程导入
学习目标
02
Edge AI基础
边缘计算 · AI模型部署 · 端侧推理
Edge
AI
03
量产运维核心概念
设备全生命周期管理 · 模型迭代 · OTA
量产运维核心概念
设备全生命周期管…
04
设备全生命周期阶段
设计 · 生产 · 部署
设备全生命周期阶…
设计
05
设备注册与身份管理
设备证书 · 密钥管理 · 安全启动
设备注册
身份管理
06
固件与模型打包
版本管理 · 容器化 · 模型格式(TFLite/ONNX等)
固件
模型打包
07
OTA升级机制
增量升级 · 差分升级 · 回滚策略
OTA
升级机制
08
模型迭代流程
数据回流 · 标注 · 训练
模型迭代流程
数据回流
09
边缘数据采集与回流
数据脱敏 · 压缩 · 上传策略
边缘数据采集
回流
10
模型监控与可观测性
推理延迟 · 准确率漂移 · 输入分布变化
模型监控
可观测性
11
设备健康管理
心跳 · 日志 · 远程诊断
设备健康管理
心跳
12
远程调试与问题定位
SSH隧道 · 日志回传 · 远程shell
远程调试
问题定位
13
安全与合规
设备认证 · 通信加密 · 数据隐私
安全
合规
14
大规模设备管理
设备分组 · 批量操作 · 配置下发
大规模设备管理
设备分组
15
边缘AI运维平台架构
云端管理端 · 边缘代理 · 设备端SDK
AI
边缘
16
开源工具与框架
KubeEdge · EdgeX Foundry · Azure IoT Edge
开源工具
框架
17
模型版本管理与回滚
模型仓库 · 版本标签 · 灰度策略
模型版本管理
回滚
18
A/B测试与实验设计
在边缘设备上做模型对比 · 指标定义 · 统计显著性
A/B
测试
19
模型性能优化与量化
量化感知训练 · 剪枝 · 蒸馏
模型性能优化
量化
20
案例实战
智能摄像头量产运维
案例实战
智能摄像头量产运…
21
案例实战
工业预测性维护
案例实战
工业预测性维护
22
案例实战
智能零售边缘AI
案例实战
AI
23
常见问题
设备离线 · 升级失败 · 模型效果变差
常见问题
设备离线
24
常见问题
数据标注质量 · 数据偏差 · 冷启动
常见问题
数据标注质量
25
常见问题
安全漏洞 · 恶意攻击 · 模型窃取
常见问题
安全漏洞
26
最佳实践
运维自动化 · CI/CD for ML · GitOps
最佳实践
运维自动化
27
最佳实践
成本控制 · 能耗优化 · 网络带宽管理
最佳实践
成本控制
28
综合实战
设计一个Edge AI量产运维方案 · 包括架构 · 流程
综合实战
Edge
29
综合提升
从单设备到集群 · 从云端到边缘 · 从手动到自动化的演进路径
综合提升
从单设备到集群
30
课程总结
核心要点回顾 · 学习路径建议 · 未来趋势(如联邦学习
课程总结
核心要点回顾
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