Wprowadzenie do Edge AI - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków sztucznej inteligencji, badaczy i programistów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, optymalizować swoje modele AI do wdrażania na urządzeniach na krawędzi oraz badać specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Badać zaawansowane techniki w zakresie tworzenia i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrażać strategie na krawędzi wdrażania modeli AI na urządzeniach na krawędzi.
• Korzystać ze specjalistycznych narzędzi i ram w zaawansowanych zastosowaniach Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Badać innowacyjne przypadki użycia i pojawiające się trendy w dziedzinie Edge AI.
• Zagadnić zaawansowane aspekty etyczne i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora online lub stacjonarnie jest skierowane do programistów średnio zaawansowanych, naukowców danych oraz entuzjastów technologii, którzy chcą nabyć praktycznych umiejętności w wdrażaniu modeli AI na urządzeniach na krawędzi dla różnych zastosowań.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jej korzyści.
• Zainstalować i skonfigurować środowisko obliczeń na krawędzi.
• Rozwijać, trenować i optymalizować modele AI do wdrażania na krawędzi.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach na krawędzi.
• Ocenić i poprawić wydajność wdrożonych modeli na krawędzi.
• Zajmować się etycznymi i bezpieczeństwowymi aspektami w aplikacjach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do robotyków średniozaawansowanych, developerów pojazdów autonomicznych i badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w systemach autonomicznych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści wynikające z zastosowania Edge AI w systemach autonomicznych.
• Rozwijać i wdrażać modele AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach Edge.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w pojazdach autonomicznych, dronach i robotyce.
• Projektować i optymalizować systemy sterowania przy użyciu Edge AI.
• Zajmować się etycznymi i regulacyjnymi aspektami aplikacji AI autonomicznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów średniozaawansowanych oraz profesjonalistów IT, którzy chcą uzyskać wszechstronne zrozumienie Edge AI od koncepcji do praktycznego wdrożenia, w tym konfiguracji i wdrażania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Edge AI.
• Konfigurować i uruchamiać środowiska Edge AI.
• Rozwijać, trenować i optymalizować modele Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać aplikacjami Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami i przepływami pracy.
• Rozpatrywać etyczne aspekty i najlepsze praktyki w wdrażaniu Edge AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów w zakresie opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów biomedycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie opieki zdrowotnej.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści z zastosowania Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla zastosowań w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
• Zajmować się kwestiami etycznymi i regulacyjnymi w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branżowych, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzmocnienia aplikacji IoT za pomocą inteligentnej przetwarzania danych i analityki.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Konfigurować i uruchamiać środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Rozwijać i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdrażać przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozpatrywać etyczne aspekty i najlepsze praktyki w zakresie Edge AI dla IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do AI developerów na poziomie średnim, inżynierów systemów wbudowanych i inżynierów robotyki, którzy chcą optymalizować i wdrażać modele AI na platformach NVIDIA Jetson do zastosowań na krawędzi sieci.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy edge AI i sprzętu NVIDIA Jetson.
• Optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach na krawędzi sieci.
• Używać TensorRT do przyspieszenia wnioskowania głębokiego uczenia się.
• Wdrażać modele AI przy użyciu JetPack SDK i ONNX Runtime.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla robotyków na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, deweloperów AI oraz specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą wdrożyć Edge AI w zastosowaniach robotycznych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w autonomicznych systemach.
• Wdrożyć modele AI na urządzeniach Edge do robotyki w czasie rzeczywistym.
• Optymalizować wydajność AI do podejmowania decyzji o niskim opóźnieniu.
• Integrować komputerowe widzenie i fuzję czujników do autonomii robotów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do planistów miejskich, inżynierów cywilnych i menedżerów projektów smart city na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Edge AI w inicjatywach związanych ze smart city.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w infrastrukturach smart city.
• Wdrożyć rozwiązania Edge AI dla zarządzania ruchem i monitorowania.
• Optymalizować zasoby miejskie za pomocą technologii Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami smart city.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne w wdrożeniach smart city.

This instructor-led, live training in Polsce (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, programistów wbudowanych oraz inżynierów hardware, którzy chcą wdrożywać modele AI na urządzeniach o niskim zużyciu energii, minimalizując zużycie energii.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania związane z uruchamianiem AI na urządzeniach o wysokiej efektywności energetycznej.
• Optymalizować sieci neuronowe do niskomocnej inferencji.
• Wykorzystywać techniki kwantyzacji, pruningu i kompresji modeli.
• Wdrażać modele AI na urządzeniach edge przy minimalnym zużyciu energii.

To szkolenie prowadzone przez instruktora online lub na miejscu jest skierowane do AI developerów, inżynierów uczenia maszynowego i architektów systemów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach krawędziowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania i wymagania związane z wdrażaniem modeli AI na urządzeniach krawędziowych.
• Zastosować techniki kompresji modeli w celu zmniejszenia rozmiaru i złożoności modeli AI.
• Wykorzystać metody kwantyzacji w celu zwiększenia wydajności modeli na sprzęcie krawędziowym.
• Wdrożyć techniki cięcia i inne techniki optymalizacji w celu poprawy wydajności modeli.
• Wdrożyć optymalizowane modele AI na różnych urządzeniach krawędziowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla cyberbezpiecznych profesjonalistów średniego poziomu, administratorów systemów i badaczy etyki sztucznej inteligencji, którzy chcą zabezpieczyć i etycznie wdrażać rozwiązania Edge AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością w Edge AI.
• Wdrożyć najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa urządzeń i danych na krawędzi.
• Rozwijać strategie zmniejszania ryzyk związanych z bezpieczeństwem w wdrażaniach Edge AI.
• Rozpatrzyć etyczne aspekty i zapewnić zgodność z przepisami.
• Przeprowadzać oceny i audyty bezpieczeństwa aplikacji Edge AI.