Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Zaawansowane koncepcje w Edge AI
- Głębsze zagłębianie się w architekturę Edge AI
- Porównawcza analiza Edge AI i chmurowego AI
- Najnowsze trendy i pojawiające się technologie w Edge AI
- Zaawansowane przypadki użycia i aplikacje
Zaawansowane techniki optymalizacji modeli
- Kwantyzacja i przycinanie dla urządzeń Edge
- Destylacja wiedzy dla lekkich modeli
- Transferowanie uczenia się dla aplikacji Edge AI
- Automatyzacja procesów optymalizacji modeli
Zaawansowane strategie wdrażania
- Konteneryzacja i orchestracja dla Edge AI
- Wdrażanie modeli AI za pomocą platform obliczeń Edge (np. Edge TPU, Jetson Nano)
- Wnioskowanie w czasie rzeczywistym i rozwiązania o niskiej łatwości
- Zarządzanie aktualizacjami i skalowalnością na urządzeniach Edge
Specjalistyczne narzędzia i ramy aplikacji
- Badanie zaawansowanych narzędzi (np. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Używanie narzędzi do optymalizacji sprzętowej
- Integracja modeli AI z specjalistycznym sprzętem Edge
- Studia przypadku narzędzi w akcji
Optymalizacja wydajności i monitorowanie
- Techniki do benchmarkingu wydajności na urządzeniach Edge
- Narzędzia do monitorowania i debugowania w czasie rzeczywistym
- Zwalczanie opóźnień, przepustowości i efektywności energetycznej
- Strategie dla ciągłej optymalizacji i konserwacji
Innowacyjne przypadki użycia i aplikacje
- Aplikacje specyficzne dla branży zaawansowanego Edge AI
- Miasto przyszłości, autonomiczne pojazdy, przemysłowy IoT, opieka zdrowotna i więcej
- Studia przypadku udanych wdrożeń Edge AI
- Przyszłe trendy i kierunki badań w dziedzinie Edge AI
Zaawansowane rozważania etyczne i dotyczące bezpieczeństwa
- Zapewnienie solidnego bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI
- Zwalczanie skomplikowanych kwestii etycznych w AI na krawędzi
- Wdrażanie technik zachowujących prywatność w AI
- Wymagania zgodności z zaawansowanymi regulacjami i standardami branżowymi
Przykłady z życia i zaawansowane ćwiczenia
- Tworzenie i optymalizacja skomplikowanej aplikacji Edge AI
- Projekt realistycznych scenariuszy i zaawansowanych scenariuszy
- Ćwiczenia grupowe i wyzwania innowacyjne
- Prezentacje projektów i opinie ekspertów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Głębokie zrozumienie pojęć związanych z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
- Biegłość w językach programowania (zalecane Python)
- Doświadczenie w obliczeniach na krawędzi i wdrażaniu modeli AI na urządzeniach na krawędzi
Grupa docelowa
- Specjaliści ds. AI
- Badacze
- Programiści
14 godzin