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本课程属于：133-工业AI与PLCModbusOPC UA联动 AI智能与边缘计算工程 · 共 11 门相关课程，组合学习更完整。
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工业AI边缘告警

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=工业AI边缘告警的定义 · 学习目标 · 整体课程框架与工业场景中的价值定位
课程导入AI
02
工业边缘计算基础
目标=边缘计算概念 · 架构 · 与云计算的区别
工业边缘计算基础目标=边缘计算概…
03
工业AI概述
目标=工业AI的定义 · 常见任务类型（分类 · 检测
AI工业
04
告警系统基础
目标=告警的定义 · 分类 · 生命周期
告警系统基础目标=告警的定义
05
边缘AI硬件平台
目标=主流边缘计算硬件（如Jetso… · 树莓派 · 工业PC）
AI边缘
06
工业数据采集与预处理
目标=传感器数据 · PLC数据 · 时序数据采集方法
工业数据采集预处理
07
边缘AI模型训练与优化
目标=轻量级模型选择 · 迁移学习 · 剪枝
AI边缘
08
边缘推理与实时性保障
目标=推理框架（TensorRT · OpenVINO等） · 延迟优化
边缘推理实时性保障
09
告警规则引擎设计
目标=基于阈值 · 统计 · 机器学习规则的告警逻辑
告警规则引擎设计目标=基于阈值
10
边缘告警触发机制
目标=事件驱动 · 流处理 · 复杂事件处理（CEP）在边缘告警中的…
边缘告警触发机制目标=事件驱动
11
告警信息传输与协议
目标=MQTT · OPC UA · Modbus
告警信息传输协议
12
边缘-云协同告警架构
目标=边云分工 · 数据同步 · 模型更新
边缘云协同告警架构
13
告警降噪与误报抑制
目标=常见误报原因 · 基于时间窗口 · 相关性分析
告警降噪误报抑制
14
告警可视化与通知
目标=边缘端仪表盘 · 移动推送 · 声光报警
告警可视化通知
15
工业AI边缘告警安全
目标=边缘设备安全 · 数据加密 · 访问控制
AI工业
16
案例实战一
目标=基于振动数据的设备异常检测与边…
案例实战一目标=基于振动数…
17
案例实战二
目标=基于视觉的工业质检边缘告警 · 实时报警与产线联动
案例实战二目标=基于视觉的…
18
案例实战三
目标=基于时序预测的工艺参数异常告警
案例实战三目标=基于时序预…
19
案例实战四
目标=多传感器融合的边缘告警 · 特征级融合与决策级融合策略
案例实战四目标=多传感器融…
20
常见问题与排查
目标=边缘设备资源不足 · 模型推理失败 · 告警延迟
常见问题排查
21
告警系统评估指标
目标=准确率 · 召回率 · F1
告警系统评估指标目标=准确率
22
持续学习与模型更新
目标=边缘端增量学习 · 联邦学习 · OTA模型更新与版本管理
持续学习模型更新
23
工业AI边缘告警与数字孪生
目标=数字孪生辅助告警验证 · 仿真测试与预测性维护集成
AI工业
24
低代码/无代码边缘告警平台
目标=主流平台介绍 · 快速搭建告警流程与自定义规则配置
低代码无代码边缘告警平…
25
行业应用拓展
目标=能源 · 化工 · 制造
行业应用拓展目标=能源
26
项目实战
目标=从需求分析到部署上线的完整工业…
项目实战目标=从需求分析…
27
性能优化与成本控制
目标=边缘硬件选型 · 模型压缩 · 功耗管理
性能优化成本控制
28
合规与标准
目标=工业安全标准 · 数据隐私法规 · 告警管理相关标准（如ISA-18.2…
合规标准
29
综合提升
目标=架构设计模式 · 可扩展性 · 高可用性
综合提升目标=架构设计模…
30
课程总结与进阶路径
目标=核心知识点回顾 · 技能自评 · 推荐学习资源与职业发展方向
课程总结进阶路径