TensorFlow Lite for Android - Plan Szkolenia

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów Androida, którzy chcą budować, aktualizować i zarządzać mobilną aplikacją na Androida z Android Nougat.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrażanie aplikacji mobilnej dla systemu Android w sklepie Google Play.
• Używanie programowania obiektowego z Java w systemie Android.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do wdrażania modeli głębokiego uczenia się na urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Tensorflow Lite na urządzeniu wbudowanym.
• Zrozumienie koncepcji i komponentów leżących u podstaw TensorFlow Lite.
• Konwersja istniejących modeli do formatu TensorFlow Lite w celu wykonania na urządzeniach wbudowanych.
• Pracuj w ramach ograniczeń małych urządzeń i TensorFlow Lite, jednocześnie ucząc się, jak rozszerzyć zakres operacji, które można uruchomić.
• Deploy a deep learning model on an embedded device running Linux.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja TensorFlow Lite.
• Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
• Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać TensorFlow Lite do tworzenia aplikacji mobilnych na iOS z funkcjami głębokiego uczenia się.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TensorFlow Lite.
• Zrozumienie zasad stojących za TensorFlow i uczeniem maszynowym na urządzeniach mobilnych.
• Ładowanie modeli TensorFlow na urządzenie z systemem iOS.
• Uruchom aplikację iOS zdolną do wykrywania i klasyfikowania obiektów przechwyconych przez kamerę urządzenia.

TensorFlow Lite is a lightweight version of TensorFlow designed for mobile and embedded devices. Edge AI with TensorFlow Lite focuses on utilizing TensorFlow Lite for developing and deploying Edge AI models. This course covers the tools and techniques specific to TensorFlow Lite, providing practical knowledge for building efficient AI models for edge devices.

This instructor-led, live training (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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Optimizing AI Models for Edge Devices focuses on techniques for optimizing AI models to run efficiently on edge hardware. This course covers model compression, quantization, and other optimization techniques, providing practical knowledge for building performant AI models for edge devices.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
• Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
• Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
• Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
• Deploy optimized AI models on various edge devices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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 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.

Ten kurs ma na celu dostarczenie testerom oprogramowania wymaganej wiedzy i umiejętności w celu przeprowadzenia testów zapewnienia jakości dla aplikacji opracowanych dla platformy Android. Ten kurs zawiera przegląd możliwości platformy Android i zapewnia aktualne praktyki przeprowadzania testów.

Android to platforma open source opracowana przez Google dla rozwoju urządzeń mobilnych.

Aplikacje na platformę Android zostały opracowane w Java.

Ten kurs zawiera przegląd podstawowych tematów Android'.

Aplikacje na platformę Android są tworzone głównie w języku Java. Ten kurs został opracowany dla programistów z silnym doświadczeniem OOP (czy to w PHP, Scala, C++, C# czy Objective C), którzy planują nauczyć się tworzyć aplikacje Java na platformę Android. Kurs ten obejmuje gramatykę języka programowania Java i koncentruje się na tych specyficznych możliwościach Java, z których platforma Android korzysta częściej niż inne.

Celem wieloplatformowych frameworków jest umożliwienie pisania aplikacji raz i uruchamiania ich na wielu platformach. Chcesz zbudować aplikację na iPhone'a, która będzie również działać na Android? Czy klient chce, aby jego Android aplikacja działała na Windows Phone? Żaden problem.

Na tym trzydniowym kursie PhoneGap/Apache Cordova przyjrzysz się dwóm różnym, ale uzupełniającym się technologiom do tworzenia wieloplatformowych aplikacji mobilnych. (Apache Cordova to nowa nazwa dla PhoneGap. Firma Adobe nabyła PhoneGap od pierwotnych deweloperów i przekazała go Apache Software Foundation).

Po ukończeniu tego kursu PhoneGap/Apache Cordova będziesz w stanie budować w pełni funkcjonalne mobilne aplikacje internetowe przy użyciu frameworka, zarządzać kodem źródłowym i obsługiwać poprawki platformy, tworzyć “natywne” doświadczenia z aplikacji internetowej - i wiele więcej!

Cele:

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnik będzie w stanie

• Tworzenie własnych aplikacji na Androida i przesyłanie ich do Android Market.
• Tworzenie aplikacji dla symulatorów i prawdziwych urządzeń.
• Poznają wszystkie podstawy Android Development.

Ten kurs został stworzony dla wszystkich zainteresowanych tworzeniem aplikacji Android.

Podczas tego kursu nauczysz się podstawowych umiejętności wymaganych do tworzenia aplikacji Android od podstaw przy użyciu interesujących funkcji dodanych do platformy Android, takich jak przetwarzanie w tle, dostęp do bazy danych i usługi oparte na lokalizacji.

Android jest Google'mobilnym systemem operacyjnym. Ten kurs demonstruje poprzez praktyczną praktykę podstawy Androida.