Edge AI z TensorFlow Lite - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z branży telekomunikacyjnej, inżynierów AI i specjalistów IoT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI zoptymalizowane pod kątem aplikacji o niskim opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdrażać systemy podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla wydajnej pracy na urządzeniach brzegowych.

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 na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz programistów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa i strategie odporności w systemach Edge AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka i podatności związane z bezpieczeństwem w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania w celu ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które są w stanie wytrzymać cyberataki.
• Stosować strategie bezpiecznego wdrażania modeli AI w środowiskach brzegowych.

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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do inżynierów robotyki na poziomie średniozaawansowanym, programistów pojazdów autonomicznych oraz badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do tworzenia innowacyjnych rozwiązań dla systemów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści płynące z zastosowania Edge AI w systemach autonomicznych.
• Tworzyć i wdrażać modele AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w pojazdach autonomicznych, dronach i robotyce.
• Projektować i optymalizować systemy sterowania z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach autonomicznej 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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów przemysłowych, specjalistów ds. produkcji oraz programistów AI na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania Edge AI w automatyce przemysłowej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w Edge AI dla IoT.