TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów telekomunikacyjnych, inżynierów AI i specjalistów IoT, którzy chcą dowiedzieć się, w jaki sposób sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Pod koniec tego 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.
• Wdrożenie systemów podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym przy użyciu łączności Edge AI i 5G.
• Optymalizacja obciążeń AI pod kątem wydajności na urządzeniach brzegowych.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level AI practitioners, researchers, and developers who wish to master the latest advancements in Edge AI, optimize their AI models for edge deployment, and explore specialized applications across various industries.

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

• Explore advanced techniques in Edge AI model development and optimization.
• Implement cutting-edge strategies for deploying AI models on edge devices.
• Utilize specialized tools and frameworks for advanced Edge AI applications.
• Optimize performance and efficiency of Edge AI solutions.
• Explore innovative use cases and emerging trends in Edge AI.
• Address advanced ethical and security considerations in Edge AI deployments.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.

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

• Understand the principles of Edge AI and its benefits.
• Set up and configure the edge computing environment.
• Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
• Implement practical AI solutions on edge devices.
• Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
• Address ethical and security considerations in Edge AI applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI i programistów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa i strategie odporności dla systemów Edge AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zagrożenia bezpieczeństwa i luki w zabezpieczeniach we wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania w celu ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które mogą wytrzymać cyberzagrożenia.
• Stosować bezpieczne strategie wdrażania modeli AI w środowiskach brzegowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów agritech, specjalistów IoT i inżynierów AI, którzy chcą opracować i wdrożyć Edge AI rozwiązania dla inteligentnego rolnictwa.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Edge AI w rolnictwie precyzyjnym.
• Wdrożyć oparte na sztucznej inteligencji systemy monitorowania upraw i zwierząt gospodarskich.
• Opracować zautomatyzowane rozwiązania do nawadniania i wykrywania środowiska.
• Zoptymalizować wydajność rolnictwa za pomocą analizy Edge AI w czasie rzeczywistym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level robotics engineers, autonomous vehicle developers, and AI researchers who wish to leverage Edge AI for innovative autonomous system solutions.

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

• Understand the role and benefits of Edge AI in autonomous systems.
• Develop and deploy AI models for real-time processing on edge devices.
• Implement Edge AI solutions in autonomous vehicles, drones, and robotics.
• Design and optimize control systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in autonomous AI applications.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and IT professionals who wish to gain a comprehensive understanding of Edge AI from concept to practical implementation, including setup and deployment.

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

• Understand the fundamental concepts of Edge AI.
• Set up and configure Edge AI environments.
• Develop, train, and optimize Edge AI models.
• Deploy and manage Edge AI applications.
• Integrate Edge AI with existing systems and workflows.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI implementation.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych inżynierów wizji komputerowej, programistów AI i specjalistów IoT, którzy chcą wdrożyć i zoptymalizować modele wizji komputerowej do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowania w wizji komputerowej.
• Wdrożyć zoptymalizowane modele głębokiego uczenia się na urządzeniach brzegowych do analizy obrazu i wideo w czasie rzeczywistym.
• Używać frameworków takich jak TensorFlow Lite, OpenVINO i NVIDIA Jetson SDK do wdrażania modeli.
• Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności, energooszczędności i wnioskowania o niskich opóźnieniach.

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.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.

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

• Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
• Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
• Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
• Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.

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.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, system architects, and industry professionals who wish to leverage Edge AI for enhancing IoT applications with intelligent data processing and analytics capabilities.

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

• Understand the fundamentals of Edge AI and its application in IoT.
• Set up and configure Edge AI environments for IoT devices.
• Develop and deploy AI models on edge devices for IoT applications.
• Implement real-time data processing and decision-making in IoT systems.
• Integrate Edge AI with various IoT protocols and platforms.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI for IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów systemów wbudowanych i programistów AI, którzy chcą wdrożyć modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zalety dla aplikacji brzegowych AI.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Trenować, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wykorzystanie TensorFlow Lite i Edge Impulse do wdrożenia rzeczywistych aplikacji TinyML.
• Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności energetycznej i ograniczeń pamięci.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących inżynierów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, zbadać jego zastosowania i wdrożyć modele sztucznej inteligencji na mikrokontrolerach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego znaczenie.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Optymalizować i dostrajać modele uczenia maszynowego pod kątem niskiego zużycia energii.
• Zastosować TinyML w rzeczywistych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

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.