近年來，AI走向各行各業的應用端，諸如人臉辨識、車牌辨識等等智慧運用，其中最為關鍵的技術就是Edge AI，讓AI在應用端也可以進行AI運算。本堂課程會從AI的應用開發起始說明，最後以如何維護管理收尾。

AI的架構中，要如何將Idea開發部署到工具上面，讓想法落地成真？講師將開發流程分為以下四個：問題設定、資料建立、建模推論與部署優化。AI的開發需要大量的資料作為基底，透過反覆的訓練與推論，才有辦法完成AI的架構。訓練完成後，就是要將冗雜的資料進行精簡，去蕪存菁，即所謂的部署優化。

先前提到，AI的部署優化中，很重要的一步是要精簡它龐大的資料量。講師以哆啦A夢的縮小隧道為喻，人進入後縮小，但是生理機能不會改變；AI的部署優化也是如此，將模型精簡，但推論能力、精確度的損耗要壓到最低。

最後，講師會提及維運週期的挑戰有哪些，包括了訓練跟部署的反差、因為資料增加而需要重新部署的時機等等，又或者是否加入AutoML的機制，讓模型有自動化的重訓與部署。面對這些問題又該如何解決？讓講師來回答各位吧！

講師介紹

歐尼克斯實境互動工作室創辦人 許哲豪（Jack Hsu）

工作經驗超過二十年，主要專長機電整合、電腦視覺、人機互動、人工智慧、專利分析及新創輔導。曾任機電整合工程師、機器視覺研發副理、技轉中心商業發展經理。目前擔任多家公司兼任技術顧問並積極推廣實境互動相關技術。

主持歐尼克斯實境互動工作室(OmniXRI)：http://omnixri.blogspot.com

Edge AI Taiwan邊緣智能交流區：https://www.facebook.com/groups/edgeaitw/