Wdrażanie AI na mikroprocesorach z TinyML - Plan Szkolenia

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i deweloperów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, optymalizować swoje modele AI dla wdrożeń na krawędzi oraz eksplorować specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:* Eksplorować zaawansowane techniki w rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.* Wdrażać nowoczesne strategie dla wdrażania modeli AI na urządzeniach na krawędzi.* Wykorzystywać specjalistyczne narzędzia i ramy dla zaawansowanych zastosowań Edge AI.* Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.* Eksplorować innowacyjne przypadki użycia i nowe trendy w Edge AI.* Zadbać o zaawansowane kwestie 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.

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.

Ten 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.

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 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.

To 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.

Ten 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących programistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy Edge AI i jego wstępne zastosowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i architekturę Edge AI.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI.
• Rozwijać i wdrażać proste aplikacje Edge AI.
• Zidentyfikować i zrozumieć przypadki użycia oraz korzyści płynące z Edge AI.

To 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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do początkujących inżynierów i naukowców danych, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, badać jego zastosowania oraz wdrażać modele AI na mikroprocesorach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML oraz jego znaczenie.
• Wdrażać lekkościowe modele AI na mikroprocesorach i urządzeniach krawędziowych.
• Optymalizować i dopasowywać modele uczenia maszynowego do niskiego zużycia energii.
• Zastosować TinyML w realnych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla inżynierów embedded na poziomie średniozaawansowanym, programistów IoT i badaczy AI, którzy chcą wdrożyć techniki TinyML dla aplikacji wspomaganych sztuczną inteligencją na energoszczędnym sprzęcie.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i sztucznej inteligencji na krańcach sieci.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach.
• Optymalizować wnioskowanie AI dla niskiego zużycia energii.
• Integrować TinyML z rzeczywistymi aplikacjami IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów IoT, inżynierów wbudowanych i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML do konserwacji predykcyjnej, wykrywania anomalii i aplikacji inteligentnych czujników.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
• Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
• Rozwijać i wdrażać modele ML na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wdrożenie konserwacji predykcyjnej i wykrywania anomalii przy użyciu TinyML.
• Optymalizacja modeli TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.