通过降低延迟、改善实时决策以及将处理能力置于更靠近数据源的位置，边缘计算正在迅速改变数字世界。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 融入边缘计算，推动了医疗保健、制造业、金融和物联网应用等各个领域的创新。公司正在利用边缘人工智能驱动的洞察力来提高生产力、削减开支和提高绩效。参加人工智能和机器学习课程可让专业人士掌握成功利用这项技术转型并在不断变化的环境中保持领先地位的专业知识。
目录
介绍
人工智能和机器学习传统上与云计算相关，因为它们需要大量的数据处理能力。然而，随着硬件的进步，人工智能和机器学习模型现在被部署在更靠近边缘的位置——直接部署在物联网设备、传感器和嵌入式系统上。这种转变减少了对集中式云计算的依赖，从而实现了更快的处理和即时响应。
边缘计算中人工智能和机器学习的主要优势包括：
- 实时决策：边缘人工智能可以即时分析数据，这对于医疗保健（远程患者监控）和汽车（自动驾驶）等领域至关重要。
- 降低延迟：通过在边缘处理数据，可以减少延迟，从而增强游戏和智能家居等应用中的用户体验。
- 增强的安全性：本地化数据处理可提高隐私性并降低受到外部攻击的脆弱性。
- 带宽优化：减少对云的依赖可降低带宽支出和网络拥塞。
企业和专业人士需要了解这些功能才能保持竞争力。AI和 ML 课程让学习者掌握在边缘设备上部署机器学习模型的实践技能。
人工智能和机器学习在边缘计算中的关键应用
人工智能、机器学习与边缘计算的 rcs数据日本 融合正在为各个领域创造突破性的解决方案：
1. 医疗保健
人工智能边缘计算可以实现实时健康监测和诊断，从而改善患者护理。
- 例如，配备人工智能算法的可穿戴技术可以识别心律不齐并预测可能出现的心脏问题，并及时通知医疗专业人员。
2. 制造和工业自动化
预测性维护和自动化正在彻底改变工业领域。
- 示例：制造工厂中的人工智能传感器可以 欧盟委员会领导层的变动通过 分析机械性能并预测潜在故障，从而减少停机时间。
3. 智慧城市和物联网
边缘人工智能正在优化能源消耗、交通管理和公共安全。
- 例如：人工智能驱动的交通摄像头根据实时拥堵程度调整信号时间，减少城市交通拥堵。
4. 零售和客户体验
零售企业利用边缘 AI 来增强店内体验。
- 示例：人工智能摄像头可以 西班牙比特币数据库 分析客户行为，帮助企业个性化产品展示和促销。
5.自动驾驶汽车
自动驾驶汽车依靠边缘人工智能来即时处理传感器数据。
- 示例：特斯拉的全自动驾驶 (FSD) 系统利用边缘 AI 进行障碍物检测、车道跟踪和自动导航。