通过全面的材料和实践练习介绍边缘人工智能的原理和实操
2023年3月10日--作为Imagination大学计划(IUP)的一部分,Imagination为本科生推出了一门关于边缘人工智能的新课程。该课程名为 《边缘人工智能:原理与实践》(Edge AI: Principles and Practices),包含丰富的材料和实践练习,使学生能够全面了解边缘人工智能、图像和语音检测与识别的基础知识。
Imagination公司全球大学项目首席顾问罗伯特-欧文说:"边缘人工智能正在迅速改变各行业的技术,并带来巨大的潜力。在我们的RVfpga课程取得巨大成功之后,我们希望进一步增加下一代开发人员可用的工具包,并确保他们在这个全新令人兴奋的领域取得成功。今天,我们很自豪地宣布《边缘人工智能:原理和实践》课程正式发布,人工智能已经渗透到各行业,该课程也将帮助学生牢固掌握人工智能技术。通过关注现实生活中的应用,包括人工智能视觉和语音识别,我们为本科生提供正确的工具以构建未来的异构SoC。
该课程旨在帮助学生在边缘人工智能理论方面打下牢固的基础,为他们提供所需的技能与知识,帮助他们快速取得成功。它包括理论和实践,其中实验部分涵盖边缘检测、图像和语音识别等。
《边缘人工智能:原理与实践》课程是由马德里康普顿斯大学的Luis Pinuel Moreno教授和Francisco D. Igual教授与北京大学的段晓辉教授合作创建。这些材料基于学术人员的深厚专业知识,结合当前人工智能技术供学生进行参与性实践学习。
马德里康普顿斯大学的Luis Pinuel Moreno教授和Francisco D. Igual教授说:"开发这门课程是一个令人兴奋和极其有益的挑战。现代课堂的需求是明确的,但不断发展的硬件和软件要求我们站在生态系统的顶端,为学生提供高质量的资源和课程。因此,我们的目标是确保该课程能够持续进行,并在广大的学生群体中进行测试和完善。”
北京大学段晓辉教授说:"边缘人工智能多年来一直是我们大学的基础课程,因为学生们渴望学习具备人工智能未来的必要技能。我们的学生在创建这门课程中发挥了关键作用,很自豪地看到他们的项目成为将在世界各地使用的学习材料的一部分。他们的视角和洞察力对于创建真正引人注目的、可获得的人工智能课程至关重要"。
完整的课程设计包含八个实验,配有相关的讲义和相应的教学幻灯片,同时还提供一份入门指南,其中涵盖了边缘人工智能的基本算法和典型应用,遵循案例研究的形式,适合典型的学期制课程。所有材料都带有源文件,可以完整地使用。这种开放和灵活的方法使学术机构不仅能够教授一门完整的课程,还能够定制或调整它以适应每个教师的具体需求。
课程中使用的处理器是Imagination的GPU,并通过Imagination的 "NC-SDK-AC "神经计算软件开发工具包(学术版)与Tensor Flow等高级人工智能语言相连。该课程使用的硬件是BeagleBoard.org®在2022年推出的BeagleBone® AI-64板,由全球经销商Digi-Key提供。
BeagleBoard.org的CEO Christine Long说,"很高兴看到我们与Imagination公司的密切关系不断发展壮大。他们的PowerVR SGX530 GPU出现在第一块BeagleBoard上,8XE-family GPU搭载在我们最新的板子上,增加了重要的功能,包括OpenCL支持。我们希望确保下一代开发者能够获得正确的硬件,开始他们的学术之旅"。
DigiKey全球学术项目经理YC Wang说:"DigiKey正与Imagination密切合作,在全球范围内推广RVfpga研讨会活动。Imagination新发布的边缘人工智能(EdgeAI)课程使年轻的工程师和计算机科学毕业生能够掌握边缘人工智能知识,我们很高兴能够支持它。"
全方位的学术支持
Imagination 全球大学项目(IUP)提供了完整的学习工具包,此前已推出了两门课程--《移动图形学入门》 和 《RVfpga:理解计算机体系结构》。第一门是为本科生提供的关于移动图形的完整课程,包括一套丰富的课程和材料,主要围绕Imagination的PowerVR GPU。
《RVfpga:理解计算机体系结构》是为本科生设计的基于RISC-V计算架构的创新课程。该课程包含广泛的教学材料和实践操作,帮助学生理解处理器架构的基础知识,例如 IP 核,修改RISC-V核,以及微体系结构。
更多信息,请登录www.imaginationtech.com
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。