Курс на Stepik
Обложка курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» на Stepik
1 490 ₽

Edge AI: запуск нейросетей на устройствах ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический инженерный курс про запуск и оптимизацию нейросетей на устройствах: от выбора edge-архитектуры до профилирования latency/RAM/энергии и безопасных обновлений.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Учеников на курсе 15
Сертификаты, выданные на курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Количество квизов 36
Время прохождения курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Стоимость курса 1 490 ₽ —
Обновления курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» 9 разделов Уроки в курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» 36 уроков Тесты в курсе «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» 36 тестов Время прохождения курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» 0 ч. Последнее обновление курса «Edge AI: запуск нейросетей на устройствах» обн. 25 мая 2026

1. Edge AI: новая инженерная реальность

4 урока
Закрытый
1.1 Вводный урок: что такое Edge AI ↗
1
0
-
0
Закрытый
1.2 Cloud vs edge: как принять решение ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.3 Сценарии, где edge неизбежен ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.4 Базовый словарь и пайплайн inference ↗
0
0
-
0

2. Ограничения устройств: CPU, RAM, батарея

4 урока
Закрытый
2.1 CPU, GPU, NPU: кто делает работу ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.2 RAM и storage: где заканчивается память ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.3 Энергия и тепло: скрытый лимит ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.4 Бюджет: SLO, лимиты, компромиссы ↗
0
0
-
0

3. Форматы моделей и конвертация

4 урока
Закрытый
3.1 Формат модели: что хранится внутри ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.2 ONNX как “перевалочный пункт” ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3 TFLite, Core ML, TorchScript ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4 Inference engine: что делает runtime ↗
0
0
-
0

4. Оптимизация моделей: скорость и размер

4 урока
Закрытый
4.1 Quantization: FP32 → INT8 ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.2 Pruning и sparsity ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.3 Distillation как компромисс ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.4 Trade-offs: точность vs скорость ↗
0
0
-
0

5. Inference на edge: профилирование и узкие места

4 урока
Закрытый
5.1 Пайплайн inference: от сенсора до ответа ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.2 Warm-up, batching и очереди ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.3 Latency profiling: измерить правильно ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.4 Memory profiling: аллокации и буферы ↗
0
0
-
0

6. Энергопотребление и эффективность

4 урока
Закрытый
6.1 Откуда берётся расход энергии ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.2 DVFS и управление частотами ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.3 Hardware acceleration и offloading ↗
1
0
-
0
Закрытый
6.4 Когда выключать модель ↗
0
0
-
0

7. Безопасность и приватность на edge

4 урока
Закрытый
7.1 Threat model для edge ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.2 Защита модели от извлечения ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.3 Обновления модели и rollback ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.4 Secure boot и цепочка доверия ↗
0
0
-
0

8. Архитектура Edge AI-систем

4 урока
Закрытый
8.1 Edge-only vs hybrid: базовые схемы ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.2 Офлайн-режим и синхронизация ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.3 Оркестрация и fleet management ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.4 Логирование и обновления в проде ↗
0
0
-
0

9. Практические кейсы и итоговый выбор решений

4 урока
Закрытый
9.1 Кейс: камера и детекция объектов ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.2 Кейс: IoT и anomaly detection ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.3 Кейс: on-device ML в мобайле ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.4 Итоговый выбор архитектуры ↗
0
0
-
0