边缘计算核心技术开发与应用

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边缘计算核心技术开发与应用

       5G时代,连接设备数量会大量增加,网络边缘侧会产生庞大的数据。云计算虽然可以处理这些问题,但在实时性、智能性、安全性和隐私性等方面存在诸多不足,边缘计算由此应运而生。由于边缘计算能让用户在靠近物或数据源头的一侧处理工作负载,极大地提升了在云端的处理效率,同时解决了存储、处理、时延问题,因此备受用户青睐。研究显示,2021年,我国边缘计算市场规模已经达到427.9亿元,预计2025年增长到1987.7亿元。另外,著名信息咨询公司

Futurum也曾在一份报告中表示,近四分之三(72.7%)的公司已经实施了边缘计算策略;有93.3%的企业计划未来12个月内在边缘计算领域有所投入。在边缘计算“大红大紫”的背后,有很多企业已经受益,通过边缘端部署为用户提供更快的响应速度。

       为积极响应科研及工作人员需求,根据《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,加快构建与国际接轨、符合我国国情的现代职业分类体系,2023年6月1日 — 2023年6月4日在山东青岛中国人工智能培训网特举办“边缘计算核心技术开发与应用研修班”。

第一部分:边缘计算

一、边缘计算简析

1.边缘计算的概念

2.边缘计算的应用场景

二、边缘计算的前世今生

1.CDN—从缓存到内容分发

2.微云—盒子里的数据中心

3.雾计算—雾是接近地面的云

4.MEC—从“移动”到“多接入”

第二部分:边缘计算的关键技术

一、计算卸载

1.什么是计算卸载

2.计算卸载步骤

3.卸载决策

二、计算迁移

1.计算迁移的背景和原因

2.计算迁移的分类和步骤

三、边缘计算技术架构

1.边缘计算典型参考架构

2.边缘计算主流平台架构

3.边缘计算网络结构分析

四、边缘缓存

1.边缘缓存概述

2.边缘缓存的基本特点

3.边缘缓存的技术分类

五、安全保护

1.边缘计算面临的安全风险

2.边缘计算安全技术

六、边缘计算主要技术平台分析

1.Linux基金会EdgeX Foundry

2.AKRaino Edge Stack

3.AWS GreenGrass

第三部分:边缘计算的

“朋友圈”

一、边缘计算和

5G

1.5G来了

2.5G核心技术—边缘计算

二、边缘计算和物联网

1.物联网,联万物

2.边缘计算赋能物联网

三、边缘计算和大数据

四、边缘计算和云计算

五、边缘计算和雾计算

六、虚拟化技术

七、云边协同

第四部分:边缘智能

一、边缘计算与人工智能

1.边缘智能面临的问题

2.边缘智能的场景和平台

二、边缘智能挑战

1.样本数量与计算资源

2.灾难性遗忘问题

三、边缘智能实现过程

1.轻量化模型设计与训练

2.模型推理优化

3.边缘算法的部署

四、边缘常见优化策略

1.小样本情况下的泛化学习

2.轻量化模型设计与训练

3.面向多任务的持续学习

第五部分:边缘计算的应用案例

一、应用案例

1.视频业务

2.智能交通

3.智能制造

4.智慧城市

5.智能家居

6.遥感边缘智能

第六部分:实操案例

一、实战案例

I:交通灯智能控制

1.目标检测原理

2.检测模型优化

3.系统运行环境

4.模型转化

a视频采集与处理

b检测结果可视化

c交通灯控制模块

二、实战案例

II:智能药品识别

1.问题分析

2.数据收集与预处理

a数据收集与标注

b数据集格式转换

c数据增强(色域变化,随机翻转、旋转,数据增强)

d数据集分割

e数据集统计

3.算法分析与设计

a整体思路

b模型选择

c模型训练

d模型转换

4.模型优化和推理