Szkolenia TensorFlow Lite w Rzeszów

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Rzeszów (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów finansowych, programistów fintech i specjalistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w usługach finansowych.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Edge AI w usługach finansowych.
• Wdrożyć systemy wykrywania oszustw przy użyciu Edge AI.
• Poprawić obsługę klienta dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji.
• Zastosować Edge AI do zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.
• Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach finansowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Rzeszów (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych średniego szczebla, specjalistów ds. produkcji i programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w automatyce przemysłowej.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę Edge AI w automatyce przemysłowej.
• Wdrożyć rozwiązania konserwacji predykcyjnej przy użyciu Edge AI.
• Zastosować techniki AI do kontroli jakości w procesach produkcyjnych.
• Optymalizować procesy przemysłowe przy użyciu Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach przemysłowych.

Optimizing AI Models for Edge Devices focuses on techniques for optimizing AI models to run efficiently on edge hardware. This course covers model compression, quantization, and other optimization techniques, providing practical knowledge for building performant AI models for edge devices.This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
• Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
• Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
• Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
• Deploy optimized AI models on various edge devices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TensorFlow Lite is a lightweight version of TensorFlow designed for mobile and embedded devices. Edge AI with TensorFlow Lite focuses on utilizing TensorFlow Lite for developing and deploying Edge AI models. This course covers the tools and techniques specific to TensorFlow Lite, providing practical knowledge for building efficient AI models for edge devices.This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and AI practitioners who wish to leverage TensorFlow Lite for Edge AI applications.By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TensorFlow Lite and its role in Edge AI.
• Develop and optimize AI models using TensorFlow Lite.
• Deploy TensorFlow Lite models on various edge devices.
• Utilize tools and techniques for model conversion and optimization.
• Implement practical Edge AI applications using TensorFlow Lite.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Rzeszów (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do wdrażania modeli głębokiego uczenia się na urządzeniach wbudowanych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Tensorflow Lite na urządzeniu wbudowanym.
• Zrozumienie koncepcji i komponentów leżących u podstaw TensorFlow Lite.
• Konwersja istniejących modeli do formatu TensorFlow Lite w celu wykonania na urządzeniach wbudowanych.
• Pracuj w ramach ograniczeń małych urządzeń i TensorFlow Lite, jednocześnie ucząc się, jak rozszerzyć zakres operacji, które można uruchomić.
• Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Rzeszów (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do tworzenia aplikacji mobilnych z funkcjami głębokiego uczenia się. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TensorFlow Lite.
• Zrozumienie zasad stojących za TensorFlow, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem.
• Ładowanie modeli TensorFlow na urządzenie z systemem Android.
• Włączanie funkcji głębokiego uczenia i uczenia maszynowego, takich jak wizja komputerowa i rozpoznawanie języka naturalnego w aplikacji mobilnej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do tworzenia aplikacji mobilnych na iOS z funkcjami głębokiego uczenia się. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TensorFlow Lite.
• Zrozumienie zasad stojących za TensorFlow i uczeniem maszynowym na urządzeniach mobilnych.
• Ładowanie modeli TensorFlow na urządzenie z systemem iOS.
• Uruchom aplikację iOS zdolną do wykrywania i klasyfikowania obiektów przechwyconych przez kamerę urządzenia.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja TensorFlow Lite.
• Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
• Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.