DRT 494 · 3(2-3-5) · ชั้นปี/ภาค 4/2

การประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ที่อุปกรณ์ปลายทาง

AI Edge Computing

ความคืบหน้า
ชั่วโมงตามการออกแบบ: 150 ชม. (ออนไลน์/ศึกษาด้วยตนเอง 75 · ในชั้นเรียน/ปฏิบัติ 75)

คำอธิบายรายวิชา

หลักการและข้อจำกัดของการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์บนอุปกรณ์ปลายทาง ฮาร์ดแวร์สำหรับอุปกรณ์ปลายทาง การแปลงโมเดลและรูปแบบ ONNX การลดขนาดและเร่งความเร็วโมเดล การวัดความหน่วง อัตราการประมวลผล และการใช้พลังงาน การวางแผนนำระบบขึ้นใช้งานบนอากาศยาน

คำอธิบายภาษาอังกฤษ

Principles and constraints of edge AI; edge hardware; model conversion and ONNX; model compression and acceleration; measuring latency, throughput and power; planning on-board deployment.

ที่มาคำอธิบาย: ร่างใหม่เสนอ กก.หลักสูตร

ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)

CLOผลลัพธ์การเรียนรู้PLO
CLO1อธิบายข้อจำกัดของการประมวลผล AI บนอุปกรณ์ปลายทางPLO4
CLO2แปลงและปรับแต่งโมเดลสำหรับอุปกรณ์ปลายทางPLO4
CLO3วัดและรายงานประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์จริงPLO4PLO5

โมดูลการเรียนรู้

1Edge AI กับโดรน
สัปดาห์ 1–3 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

2การแปลงโมเดลและ ONNX
สัปดาห์ 4–6 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

3Quantization
สัปดาห์ 7–9 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

4ฮาร์ดแวร์ปลายทาง
สัปดาห์ 10–12 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

5Benchmark และแผนใช้งาน
สัปดาห์ 13–15 · 30 ชม.
1 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

การวัดและประเมินผล (ร่าง)

ปฏิบัติการและใบงาน35%
quiz ประจำโมดูล10%
สอบกลางภาค20%
โครงงานย่อยหรือสอบปฏิบัติ35%

โดเมนความรู้

แหล่งอ้างอิงหลัก

  1. Warden, P., & Situnayake, D. (2019). TinyML. O'Reilly.
  2. ONNX Runtime. Documentation. link