Edge AI dla przetwarzania obrazów: Przetwarzanie obrazów w czasie rzeczywistym - 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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i deweloperów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, zoptymalizować swoje modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych oraz zbadać specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać zaawansowane techniki rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrożyć najnowocześniejsze strategie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystać specjalistyczne narzędzia i frameworki do zaawansowanych zastosowań Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Poznać innowacyjne przypadki użycia oraz pojawiające się trendy w Edge AI.
• Zajmować się zaawansowanymi kwestiami etycznymi i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.

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 Ascend CANN od Huawei umożliwia potężne wnioskowanie AI na urządzeniach na krawędzi, takich jak Ascend 310. CANN dostarcza niezbędne narzędzia do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla AI developerów i integratorów na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele na urządzeniach na krawędzi Ascend przy użyciu narzędzi CANN.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotowywać i konwertować modele AI dla Ascend 310 za pomocą narzędzi CANN.
• Budować lekkie pipeline wnioskowania za pomocą MindSpore Lite i AscendCL.
• Optymalizować wydajność modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.
• Wdrażać i monitorować aplikacje AI w rzeczywistych przypadkach użycia na krawędzi.

Format kursu

• Interaktywna wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z modelami i scenariuszami specyficznymi dla krawędzi.
• Przykłady wdrażania na żywo na wirtualnym lub fizycznym sprzęcie na krawędzi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących pracowników służb prawnych, którzy chcą przejść od ręcznego rysowania portretów do wykorzystywania narzędzi AI do tworzenia systemów rozpoznawania twarzy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Sztucznej Inteligencji i Machine Learning.
• Nauczyć się podstaw obróbki cyfrowych obrazów i ich zastosowania w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwinąć umiejętności w używaniu narzędzi i ram AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zdobyć doświadczenie praktyczne w tworzeniu, trenowaniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumieć etyczne aspekty i najlepsze praktyki w używaniu technologii rozpoznawania twarzy.

Fiji to otwarte oprogramowanie do przetwarzania obrazów, które zawiera ImageJ (program do przetwarzania obrazów naukowych wielowymiarowych) oraz wiele wtyczek do analizy obrazów naukowych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się korzystać z dystrybucji Fiji i jej podstawowego programu ImageJ, aby stworzyć aplikację do analizy obrazów.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z zaawansowanych funkcji programistycznych i komponentów oprogramowania Fiji, aby rozszerzyć ImageJ
• Łączyć duże 3D obrazy z nakładających się kafelków
• Automatycznie aktualizować instalację Fiji podczas uruchamiania za pomocą wbudowanego systemu aktualizacji
• Wybierać spośród szerokiego wachlarza języków skryptowych, aby tworzyć niestandardowe rozwiązania do analizy obrazów
• Korzystać z potężnych bibliotek Fiji, takich jak ImgLib na dużych zestawach danych bioobrazowych
• Wdrażać swoją aplikację i współpracować z innymi naukowcami nad podobnymi projektami

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wieloćwiczeń i ćwiczeń praktycznych.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych badaczy oraz profesjonalistów laboratoryjnych, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, glonami i innymi próbkami biologicznymi.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przeglądać interfejs Fiji i wykorzystywać podstawowe funkcje ImageJ.
• Wstępnie przetwarzać i poprawiać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym zliczanie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzować powtarzające się zadania przy użyciu makr i wtyczek.
• Dostosowywać przepływy pracy do konkretnych potrzeb analizy obrazów w badaniach biologicznych.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) to biblioteka open-source na licencji BSD, która zawiera kilkaset algorytmów przetwarzania obrazu.

Grupa docelowa

Kurs skierowany jest do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV w projektach związanych z przetwarzaniem obrazu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów oprogramowania, którzy chcą programować w Python z OpenCV 4 do głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Przeglądać, ładować i klasyfikować obrazy i filmy za pomocą OpenCV 4.
• Wdrożyć głębokie uczenie w OpenCV 4 z TensorFlow i Keras.
• Uruchamiać modele głębokiego uczenia i generować wpływowe raporty z obrazów i filmów.

Dopasowanie wzorców to technika używana do lokalizowania określonych wzorców w obrazie. Może być stosowana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie na linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od „Rozpoznawania wzorców” (które rozpoznaje ogólne wzorce na podstawie większych zbiorów powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie informuje nas, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w kontekście Wizji Maszynowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą używać Vision Builder AI do projektowania, wdrażania i optymalizacji zautomatyzowanych systemów inspekcji dla procesów SMT (Surface-Mount Technology).

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i ustawiać zautomatyzowane inspekcje przy użyciu Vision Builder AI.
• Pozyskiwać i przetwarzać wysokiej jakości obrazy do analizy.
• Wdrażać decyzje oparte na logice do wykrywania wad i walidacji procesów.
• Generować raporty z inspekcji i optymalizować wydajność systemu.