將AI模型部署在資源受限的邊緣裝置上，是許多開發者面臨的挑戰。在這場線上講座中，英特爾的專家將以電腦視覺與異常檢測應用為例，讓您了解如何使用開源Anomalib函式庫，通過不平衡資料集進行無監督學習，即時處理罕見異常，改善製造、醫療、農業等領域的品質控制。這堂課程您將學習到：

－OpenVINO工具套件、OpenVINO Runtime和神經網路壓縮框架 (NNCF)在異常檢測領域的基本知識。

－使用 Anomalib 1.0 掌握並整合各種最先進的異常檢測演算法。

－透過量化和利用OpenVINO來訓練和優化AI模型，以實現邊緣裝置部署並確保在資源有限環境中執行高效能應用。

我們還邀請了經驗豐富的專業AI開發者 — 淩耀電子經理林士允，講解如何在裝置上實現LLM對話機器人 (Chatbot)的成功案例。