Zaawansowane Techniki Edge AI - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do telekomunikacyjnych profesjonalistów średniozaawansowanych, inżynierów AI oraz specjalistów IoT, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI optymalizowane dla aplikacji o niskiej opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdawać systemy decyzyjne w czasie rzeczywistym za pomocą Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla efektywnej wydajności na urządzeniach Edge.

6G i Inteligentna Krawędź to przyszłościowy kurs, który bada integrację technologii bezprzewodowych 6G z przetwarzaniem brzegowym, ekosystemami IoT oraz przetwarzaniem danych napędzanym sztuczną inteligencją w celu wspierania inteligentnych, niskopoziomowych i adaptacyjnych infrastruktur.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) skierowany jest do architektów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i projektować następną generację rozproszonych architektur, wykorzystując synergię łączności 6G i systemów inteligentnej krawędzi.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak 6G przekształci przetwarzanie brzegowe i architektury IoT.
• Projektować systemy rozproszone o ultra-niskich opóźnieniach, wysokiej przepustowości i autonomicznych operacjach.
• Integrować sztuczną inteligencję i analizę danych na krawędzi w celu podejmowania inteligentnych decyzji.
• Planować skalowalne, bezpieczne i odporne infrastruktury brzegowe gotowe na 6G.
• Oceniać modele biznesowe i operacyjne umożliwione przez konwergencję 6G i krawędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Studia przypadków i ćwiczenia z projektowania architektury.
• Praktyczne symulacje z opcjonalnymi narzędziami krawędziowymi lub kontenerowymi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów średniego poziomu, naukowców zajmujących się danymi oraz entuzjastów technologii, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych do różnych zastosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń brzegowych.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Rozważać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie Polsce (online lub stacjonarnie), jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów z zakresu cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz developerów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki zabezpieczeń i strategie odpornościowe dla systemów Edge AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka bezpieczeństwa i podatności w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania dla ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które mogą wytrzymać cyberzagrożenia.
• Zastosować strategie wdrażania bezpiecznych modeli AI w środowiskach Edge.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) to specjalizowane układy AI zoptymalizowane do wnioskowania i uczenia w scenariuszach brzegowych i centrów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą budować i wdrażać modele AI przy użyciu frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowiska deweloperskie BANGPy i Neuware.
• Tworzyć i optymalizować modele oparte na Pythonie i C++ dla Cambricon MLU.
• Wdrażać modele na urządzeniach brzegowych i w centrach danych działających na środowisku uruchomieniowym Neuware.
• Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszania specyficznymi dla MLU.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne użycie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
• Kierowane ćwiczenia skupiające się na optymalizacji, integracji i testowaniu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

Narzędzie Huawei Ascend CANN umożliwia wydajną inferencję AI na urządzeniach brzegowych, takich jak Ascend 310. CANN dostarcza niezbędnych narzędzi do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli w środowiskach z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i pamięciowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów i integratorów AI, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele na urządzeniach brzegowych Ascend przy użyciu łańcucha narzędziowego CANN.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotowywać i konwertować modele AI dla Ascend 310 za pomocą narzędzi CANN.
• Budować lekkie potoki inferencyjne przy użyciu MindSpore Lite i AscendCL.
• Optymalizować wydajność modeli w środowiskach z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i pamięciowymi.
• Wdrażać i monitorować aplikacje AI w rzeczywistych przypadkach użycia na urządzeniach brzegowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia z modelami i scenariuszami specyficznymi dla urządzeń brzegowych.
• Przykłady wdrożeń na wirtualnym lub fizycznym sprzęcie brzegowym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów z branży agritech, specjalistów IoT oraz inżynierów AI na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą rozwijać i wdrażać rozwiązania Edge AI w inteligentnym rolnictwie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w rolnictwie precyzyjnym.
• Wdrożyć systemy monitorowania upraw i zwierząt gospodarskich oparte na AI.
• Opracować rozwiązania do automatycznego nawadniania i monitorowania środowiska.
• Optymalizować wydajność rolniczą za pomocą analiz Edge AI w czasie rzeczywistym.

Trening prowadzony przez instruktora, w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla inżynierów robotyki na poziomie średnim, developerów pojazdów autonomicznych i badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań dla autonomicznych systemów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści płynące z Edge AI w autonomicznych systemach.
• Rozwojować i wdrażać modele AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach Edge.
• Implementować rozwiązania Edge AI w pojazdach autonomicznych, dronach i robotach.
• Projektować i optymalizować systemy sterowania za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać etyczne i regulacyjne wyzwania związane z autonomicznymi zastosowaniami AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć kompleksowe zrozumienie Edge AI – od koncepcji do praktycznej implementacji, w tym konfiguracji i wdrożenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Edge AI.
• Skonfigurować i przygotować środowiska Edge AI.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać aplikacjami Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami i procesami.
• Rozważać kwestie etyczne i najlepsze praktyki w implementacji Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów przetwarzania obrazów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, programistów AI oraz profesjonalistów IoT, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele przetwarzania obrazów do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowania w przetwarzaniu obrazów.
• Wdrażać zoptymalizowane modele uczenia głębokiego na urządzeniach brzegowych do analizy obrazów i wideo w czasie rzeczywistym.
• Korzystać z frameworków takich jak TensorFlow Lite, OpenVINO i NVIDIA Jetson SDK do wdrażania modeli.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, efektywności energetycznej i niskich opóźnień w inferencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do specjalistów finansowych na poziomie średniozaawansowanym, deweloperów fintech oraz specjalistów AI, którzy chcą wdrażać rozwiązania Edge AI w usługach finansowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w usługach finansowych.
• Wdrożyć systemy wykrywania oszustw z wykorzystaniem Edge AI.
• Poprawić obsługę klienta poprzez rozwiązania oparte na AI.
• Zastosować Edge AI do zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.
• Wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach finansowych.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych profesjonalistów z sektora zdrowia, inżynierów biomedycznych oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych, specjalistów od produkcji i deweloperów AI na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w automatyzacji przemysłowej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w automatyzacji przemysłowej.
• Wdrożyć rozwiązania dla przewidywanej konserwacji za pomocą Edge AI.
• Zastosować techniki AI do kontroli jakości w procesach produkcyjnych.
• Optymalizować procesy przemysłowe za pomocą Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach przemysłowych.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla developerów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzbogacenia aplikacji IoT o inteligentne możliwości przetwarzania i analizy danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jej zastosowanie w IoT.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdawać się w przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i najlepsze praktyki w dziedzinie Edge AI dla IoT.

Edge AI to wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach i maszynach na krawędzi sieci, umożliwiające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym przy minimalnym opóźnieniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych specjalistów w dziedzinie systemów wbudowanych i IoT, którzy chcą wdrażać systemy logiki i sterowania oparte na AI w środowiskach produkcyjnych, gdzie szybkość, niezawodność i działanie offline są kluczowe.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i korzyści systemów Edge AI.
• Budować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach wbudowanych.
• Korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite i OpenVINO do wnioskowania z niskim opóźnieniem.
• Integrować inteligencję brzegową z czujnikami, siłownikami i przemysłowymi protokołami.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.