Low-Power AI: Optymalizowanie Edge AI dla urządzeń o niskim zużyciu energii - Plan Szkolenia
AI o niskim zużyciu energii skupia się na optymalizacji modeli AI, aby uruchamiać je wydajnie na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach i zasilanych bateryjnymi.
Ten prowadzony przez instruktora, żywy szkoleniowy (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów systemów wbudowanych oraz inżynierów sprzętowych, którzy chcą wdrażać modele AI na urządzeniach o niskim zużyciu energii, minimalizując przy tym zużycie energii.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć wyzwania związane z uruchamianiem AI na urządzeniach o wysokiej efektywności energetycznej.
- Optymalizować sieci neuronowe dla niskomocnej inferencji.
- Wykorzystywać techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji modeli.
- Wdrażać modele AI na sprzęcie brzegowym z minimalnym zużyciem energii.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratorium online.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji o niskim zużyciu energii
- Przegląd sztucznej inteligencji w systemach wbudowanych
- Wyzwania wdrażania sztucznej inteligencji na urządzeniach o niskim zużyciu energii
- Energooszczędne aplikacje sztucznej inteligencji
Techniki optymalizacji modeli
- Kwentyzacja i jej wpływ na wydajność
- Przechodzenie do optymalizacji i współdzielenie wag
- Destylacja wiedzy w celu uproszczenia modelu
Wdrażanie modeli sztucznej inteligencji na sprzęcie o niskim zużyciu energii
- Używanie TensorFlow Lite i ONNX Runtime dla sztucznej inteligencji na krawędzi
- Optymalizowanie modeli sztucznej inteligencji z NVIDIA TensorRT
- Przyspieszenie sprzętowe z Coral TPU i Jetson Nano
Redukcja zużycia energii w aplikacjach sztucznej inteligencji
- Profilowanie mocy i wskaźniki wydajności
- Architektury obliczeniowe o niskim zużyciu energii
- Dynamiczne skalowanie mocy i adaptacyjne techniki inferencji
Studia przypadków i zastosowania w rzeczywistym świecie
- Urządzenia IoT zasilane bateryjnie z inteligentnym systemem AI
- Sztuczna inteligencja o niskim zużyciu energii dla opieki zdrowotnej i urządzeń noszonych
- Aplikacje inteligentnych miast i monitorowania środowiska
Najlepsze praktyki i przyszłe trendy
- Optymalizowanie sztucznej inteligencji na krawędzi dla zrównoważonego rozwoju
- Postępy w energooszczędnym sprzęcie sztucznej inteligencji
- Przyszłe rozwinięcia w badaniach nad sztuczną inteligencją o niskim zużyciu energii
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Zrozumienie modeli uczenia głębokiego
- Doświadczenie w systemach wbudowanych lub wdrażaniu AI
- Podstawowa wiedza na temat technik optymalizacji modeli
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI
- Programiści systemów wbudowanych
- Inżynierowie hardware
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Low-Power AI: Optymalizowanie Edge AI dla urządzeń o niskim zużyciu energii - Plan Szkolenia - Booking
Low-Power AI: Optymalizowanie Edge AI dla urządzeń o niskim zużyciu energii - Plan Szkolenia - Enquiry
Low-Power AI: Optymalizowanie Edge AI dla urządzeń o niskim zużyciu energii - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Zaawansowane techniki Edge AI
14 godzinBudowanie Rozwiązań AI na Krawędzi
14 godzinTo 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.
Edge AI w Autonomicznych Systemach
14 godzinTrening 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.
Edge AI: Od Koncepcji do Implementacji
14 godzinTen szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów i specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą uzyskać pełne zrozumienie Edge AI od koncepcji po praktyczną implementację, w tym konfigurację i wdrażanie.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawowe koncepcje Edge AI.
- Konfigurować i uruchamiać środowiska Edge AI.
- Tworzyć, trenować i optymalizować modele Edge AI.
- Wdrażać i zarządzać aplikacjami Edge AI.
- Integrować Edge AI z istniejącymi systemami i przepływami pracy.
- Rozwiązywać etyczne aspekty i najlepsze praktyki w implementacji Edge AI.
Edge AI dla Usług Finansowych
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do finansistów średnio zaawansowanych, developerów fintech i specjalistów ds. sztucznej inteligencji, którzy chcą wdrażać rozwiązania Edge AI w usługach finansowych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć rolę Edge AI w usługach finansowych.
- Wdrożyć systemy wykrywania oszustw za pomocą Edge AI.
- Poprawić obsługę klienta za pomocą rozwiązań napędzanych przez AI.
- Zastosować Edge AI do zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.
- Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach finansowych.
Edge AI dla Opieki Zdrowotnej
14 godzinTo 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.
Edge AI w Automatyzacji Przemysłowej
14 godzinTo 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.
Edge AI for IoT Applications
14 godzinSzkolenie 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.
Wdražanie modeli AI na urządzeniach brzegowych z użyciem NVIDIA Jetson
21 godzinTo 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.
Edge AI i Robotyka: Wdrażanie Autonomicznych Systemów
21 godzinTo 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.
Edge AI dla Miasteczek Mądrych
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do urbanistów, inżynierów cywilnych oraz menedżerów projektów inteligentnych miast na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Edge AI w inicjatywach inteligentnych miast.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę Edge AI w infrastrukturach inteligentnych miast.
- Wdrożyć rozwiązania Edge AI do zarządzania ruchem i monitorowania.
- Optymalizować zasoby miejskie przy użyciu technologii Edge AI.
- Integrować Edge AI z istniejącymi systemami inteligentnych miast.
- Rozwiązywać etyczne i regulacyjne zagadnienia w wdrażaniu inteligentnych miast.
Edge AI z TensorFlow Lite
14 godzinTen szkoleniowy, prowadzony przez instruktora, w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do rozwiniętych programistów, naukowców danych oraz praktyków AI, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite do zastosowań Edge AI.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
- Rozwijać i optymalizować modele AI za pomocą TensorFlow Lite.
- Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach edge.
- Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
- Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI za pomocą TensorFlow Lite.
Wprowadzenie do Edge AI
14 godzinTen szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących programistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy sztucznej inteligencji na krawędzi (Edge AI) oraz jej podstawowe zastosowania.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawowe pojęcia i architekturę Edge AI.
- Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI.
- Tworzyć i wdrażać proste aplikacje Edge AI.
- Wykrywać i rozumieć przypadki użycia oraz korzyści płynące z Edge AI.
Optymalizowanie modeli AI dla urządzeń brzegowych
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Polsce (online lub na miejscu), jest przeznaczone dla programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego oraz architektów systemów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach edge.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć wyzwania i wymagania związane z wdrażaniem modeli AI na urządzeniach edge.
- Zastosować techniki kompresji modeli w celu zmniejszenia ich rozmiaru i złożoności.
- Wykorzystać metody kwantyzacji do poprawy wydajności modeli na sprzęcie edge.
- Wdrożyć techniki obcięcia i inne techniki optymalizacji w celu poprawy wydajności modeli.
- Wdrożyć optymalizowane modele AI na różnych urządzeniach edge.
Bezpieczeństwo i Prywatność w Edge AI
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, administratorów systemów i badaczy etyki sztucznej inteligencji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą bezpiecznie i etycznie wdrażać rozwiązania Edge AI.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć wyzwania z zakresu bezpieczeństwa i prywatności w Edge AI.
- Wdrożyć najlepsze praktyki w zakresie zabezpieczania urządzeń i danych na krawędzi.
- Rozwinąć strategie zmniejszania ryzyka bezpieczeństwa w wdrażaniach Edge AI.
- Zadbać o kwestie etyczne i zapewnić zgodność z przepisami.
- Przeprowadzić oceny i audyty bezpieczeństwa dla aplikacji Edge AI.