TinyML: Uruchamianie AI na urządzeniach brzegowych o ultra-niskim poborze mocy - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z branży telekomunikacyjnej, inżynierów AI i specjalistów IoT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Pod koniec 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.
• Wdrażać systemy podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla wydajnej pracy na urządzeniach brzegowych.

To 21-godzinne szkolenie w zakresie Polsce przygotowuje architektów IT do projektowania systemów rozproszonych nowej generacji. Poznaj integrację 6G, przetwarzania brzegowego i sztucznej inteligencji w celu budowy niskolatencyjnych, skalowalnych infrastruktur. Zdobądź praktyczne umiejętności tworzenia bezpiecznych, odpornych i inteligentnych architektur brzegowych, aby sprostać przyszłym wymaganiom biznesowym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i deweloperów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, zoptymalizować swoje modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych oraz zbadać specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać zaawansowane techniki rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrożyć najnowocześniejsze strategie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystać specjalistyczne narzędzia i frameworki do zaawansowanych zastosowań Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Poznać innowacyjne przypadki użycia oraz pojawiające się trendy w Edge AI.
• Zajmować się zaawansowanymi kwestiami etycznymi i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w języku Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do programistów, naukowców danych i entuzjastów technologii na poziomie średniozaawansowanym, którzy pragną zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych w różnych zastosowaniach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Utworzyć i skonfigurować środowisko obliczeniowe edge.
• Rozwijać, trenować i optymalizować modele AI pod kątem wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Obsługiwać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę z zakresu Polsce wyposaża zaawansowanych specjalistów w umiejętności projektowania, optymalizacji i wdrażania kompletnych pipeline'ów TinyML. Uczestnicy nauczą się zbierać dane, trenować modele o niskim poborze mocy oraz testować aplikacje w środowiskach rzeczywistych, korzystając z praktycznych warsztatów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz programistów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa i strategie odporności w systemach Edge AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka i podatności związane z bezpieczeństwem w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania w celu ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które są w stanie wytrzymać cyberataki.
• Stosować strategie bezpiecznego wdrażania modeli AI w środowiskach brzegowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych i deweloperów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego korzyści dla aplikacji AI na urządzeniach brzegowych.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Szkolić, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim zużyciu energii.
• Wykorzystać TensorFlow Lite i Edge Impulse do implementacji praktycznych aplikacji TinyML.
• Optymalizować modele AI pod kątem efektywności energetycznej i ograniczeń pamięciowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce pozwala zaawansowanym specjalistom optymalizować modele TinyML pod kątem urządzeń wbudowanych o ograniczonych zasobach. Uczestnicy zastosują kwantyzację i przycinanie, zaimplementują pipeline'y inferencji o niskich opóźnieniach oraz wykonają testy wydajnościowe pod kątem limitów pamięci i energii.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Polsce umożliwia zaawansowanym profesjonalistom zabezpieczenie potoków TinyML na urządzeniach edge. Poznasz techniki zachowujące prywatność, sposoby wzmacniania modeli przed atakami nieprzyjacielskimi oraz najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznego przetwarzania danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, poznać jego zastosowania i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach.

Po zakończeniu 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.
• Stosować TinyML w praktycznych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce uczy zaawansowanych profesjonalistów integracji TinyML w autonomicznej robotyce. Uczestnicy zaprojektują zoptymalizowane modele, wdrożą lokalne pipeline'y percepcji oraz wdrożą lekkie AI na sprzęt wbudowany dla autonomiczności w czasie rzeczywistym.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce obejmuje wdrażanie rozwiązań TinyML do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej. Uczestnicy uczą się projektować modele do danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym, optymalizować je pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy oraz zapewnić ich kliniczną niezawodność. W ofercie znajdują się praktyczne ćwiczenia laboratoryjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów IoT na poziomie średnio zaawansowanym, inżynierów embedded oraz praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML w celu przewidywania awarii, wykrywania anomalii oraz w aplikacjach inteligentnych czujników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
• Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wdrażać przewidywanie awarii i wykrywanie anomalii za pomocą TinyML.
• Optymalizować modele TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.

To 21-godzinne szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce pozwoli średnio zaawansowanym specjalistom na wdrożenie TinyML w inteligentnym rolnictwie. Naucz się budować lekkie modele, integrować edge AI z IoT oraz optymalizować systemy do precyzyjnego nawadniania i wykrywania szkodników w praktycznym środowisku laboratoryjnym.