Szkolenia Edge AI w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych badaczy AI, naukowców zajmujących się danymi oraz specjalistów ds. bezpieczeństwa, którzy chcą wdrożyć techniki uczenia federacyjnego do trenowania modeli AI na wielu urządzeniach brzegowych, zachowując jednocześnie prywatność danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i korzyści uczenia federacyjnego w Edge AI.
• Wdrożyć modele uczenia federacyjnego przy użyciu TensorFlow Federated i PyTorch.
• Optymalizować szkolenie AI na rozproszonych urządzeniach brzegowych.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych w uczeniu federacyjnym.
• Wdrażać i monitorować systemy uczenia federacyjnego w rzeczywistych aplikacjach.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów z dziedziny agritechu, specjalistów IoT i inżynierów AI, którzy chcą rozwijać i wdrażać rozwiązania Edge AI dla inteligentnego rolnictwa.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w precyzyjnym rolnictwie.
• Wdrożyć systemy monitorowania upraw i hodowli zwierząt napędzane sztuczną inteligencją.
• Rozwinąć automatyczne systemy nawadniania i czujników środowiskowych.
• Optymalizować wydajność rolniczą za pomocą analizy Edge AI w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie Radom (online lub stacjonarnie), jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów z zakresu cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz developerów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki zabezpieczeń i strategie odpornościowe dla systemów Edge AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka bezpieczeństwa i podatności w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania dla ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które mogą wytrzymać cyberzagrożenia.
• Zastosować strategie wdrażania bezpiecznych modeli AI w środowiskach Edge.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych technologów handlu detalicznego, developerów AI oraz analityków biznesowych, którzy chcą zastosować rozwiązania Edge AI dla inteligentnych systemów kasowych, zarządzania zapasami oraz personalizowanego zaangażowania klientów.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak Edge AI poprawia operacje w handlu detalicznym i doświadczenia klienta.
• Wdrożyć systemy kasowe oparte na sztucznej inteligencji i płatności bez kasjera.
• Optymalizować zarządzanie zapasami za pomocą śledzenia i analizy w czasie rzeczywistym.
• Wykorzystywać wizję komputerową i sztuczną inteligencję do personalizowanych doświadczeń w sklepach stacjonarnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do telekomunikacyjnych profesjonalistów średniozaawansowanych, inżynierów AI oraz specjalistów IoT, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI optymalizowane dla aplikacji o niskiej opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdawać systemy decyzyjne w czasie rzeczywistym za pomocą Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla efektywnej wydajności na urządzeniach Edge.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych programistów AI pracujących w systemach wbudowanych oraz specjalistów od przetwarzania brzegowego, którzy chcą dostrajać i optymalizować lekkie modele AI pod kątem wdrożenia na urządzeniach o ograniczonych zasobach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wybierać i adaptować wstępnie wytrenowane modele odpowiednie do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Stosować kwantyzację, przycinanie i inne techniki kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnienia.
• Dostrajać modele za pomocą uczenia transferowego w celu uzyskania wydajności dostosowanej do konkretnych zadań.
• Wdrażać zoptymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych brzegowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów przetwarzania obrazów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, programistów AI oraz profesjonalistów IoT, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele przetwarzania obrazów do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowania w przetwarzaniu obrazów.
• Wdrażać zoptymalizowane modele uczenia głębokiego na urządzeniach brzegowych do analizy obrazów i wideo w czasie rzeczywistym.
• Korzystać z frameworków takich jak TensorFlow Lite, OpenVINO i NVIDIA Jetson SDK do wdrażania modeli.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, efektywności energetycznej i niskich opóźnień w inferencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych, programistów IoT oraz badaczy AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć techniki TinyML w aplikacjach zasilanych AI na energooszczędnym sprzęcie.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i AI na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach.
• Optymalizować wnioskowanie AI pod kątem niskiego poboru mocy.
• Integrować TinyML z rzeczywistymi aplikacjami IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów robotyki na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, programistów AI oraz specjalistów automatyki, którzy chcą wdrożyć Edge AI w zastosowaniach robotycznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w systemach autonomicznych.
• Wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do robotyki w czasie rzeczywistym.
• Optymalizować wydajność AI do podejmowania decyzji z niskim opóźnieniem.
• Integrować przetwarzanie obrazu i fuzję czujników dla autonomii robotycznej.

Edge & Lightweight Agents to praktyczny kurs skupiający się na wdrażaniu agencji sztucznej inteligencji (AI) na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Uczestnicy poznają, jak budować, optymalizować i zarządzać lekkimi agentami zdolnymi do lokalnego rozumowania i wnioskowania, co przyczynia się do poprawy szybkości, prywatności i niezawodności w środowiskach rozproszonych. Kurs podkreśla optymalizację wydajności, projektowanie z niskim opóźnieniem oraz integrację oprogramowania z aparaturą.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów poziomu średniego, którzy chcą wdrożyć i zoptymalizować agencje lokalne za pomocą Pythona i ramizacji edge AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i wyzwania związane z uruchamianiem agencji AI na urządzeniach edge.
• Projektować lekkie pętle agentów odpowiednie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Implementować lokalne wnioskowanie przy użyciu TensorFlow Lite, PyTorch Mobile i ONNX.
• Integrować agenty z czujnikami, wykonawcami i platformami IoT.
• Optymalizować wydajność, zużycie energii i opóźnienie dla operacji w czasie rzeczywistym.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i praktyczne demonstracje.
• Rozwój praktyczny w lokalnych lub emulowanych środowiskach.
• Projektowe uczenie się i kierowane ćwiczenia implementacyjne.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do potrzeb, prosimy o kontakt.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, programistów wbudowanych oraz inżynierów hardware, którzy chcą wdrożywać modele AI na urządzeniach o niskim zużyciu energii, minimalizując zużycie energii.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania związane z uruchamianiem AI na urządzeniach o wysokiej efektywności energetycznej.
• Optymalizować sieci neuronowe do niskomocnej inferencji.
• Wykorzystywać techniki kwantyzacji, pruningu i kompresji modeli.
• Wdrażać modele AI na urządzeniach edge przy minimalnym zużyciu energii.

Ten prowadzony przez instruktora, live training w Radom (online lub onsite) jest skierowany do średniozaawansowanych programistów AI, inżynierów systemów wbudowanych oraz inżynierów robotyki, którzy chcą optymalizować i wdrażać modele AI na platformach NVIDIA Jetson do zastosowań brzegowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy edge AI oraz sprzętu NVIDIA Jetson.
• Optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystywać TensorRT do przyspieszenia wnioskowania w głębokim uczeniu.
• Wdrażać modele AI za pomocą JetPack SDK i ONNX Runtime.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Radom (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, na żywo w Radom (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów średniego poziomu, naukowców zajmujących się danymi oraz entuzjastów technologii, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych do różnych zastosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń brzegowych.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Rozważać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu), jest skierowane do specjalistów finansowych na poziomie średniozaawansowanym, deweloperów fintech oraz specjalistów AI, którzy chcą wdrażać rozwiązania Edge AI w usługach finansowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w usługach finansowych.
• Wdrożyć systemy wykrywania oszustw z wykorzystaniem Edge AI.
• Poprawić obsługę klienta poprzez rozwiązania oparte na AI.
• Zastosować Edge AI do zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.
• Wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach finansowych.

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.

Edge AI to wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach i maszynach na krawędzi sieci, umożliwiające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym przy minimalnym opóźnieniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych specjalistów w dziedzinie systemów wbudowanych i IoT, którzy chcą wdrażać systemy logiki i sterowania oparte na AI w środowiskach produkcyjnych, gdzie szybkość, niezawodność i działanie offline są kluczowe.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i korzyści systemów Edge AI.
• Budować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach wbudowanych.
• Korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite i OpenVINO do wnioskowania z niskim opóźnieniem.
• Integrować inteligencję brzegową z czujnikami, siłownikami i przemysłowymi protokołami.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten szkoleniowy, prowadzony przez instruktora, w trybie Radom (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do urbanistów, inżynierów budownictwa i menedżerów projektów inteligentnych miast na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Edge AI w inicjatywach związanych z inteligentnymi miastami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w infrastrukturze inteligentnych miast.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI do zarządzania ruchem i monitoringu.
• Optymalizować zasoby miejskie za pomocą technologii Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami inteligentnych miast.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne wdrożeń w inteligentnych miastach.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, administratorów systemów oraz badaczy etyki AI, którzy chcą zabezpieczyć i etycznie wdrażać rozwiązania Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością w Edge AI.
• Wdrożyć najlepsze praktyki zabezpieczania urządzeń brzegowych i danych.
• Opracować strategie minimalizowania ryzyk bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.
• Rozważyć kwestie etyczne i zapewnić zgodność z przepisami.
• Przeprowadzać oceny bezpieczeństwa i audyty aplikacji Edge AI.

Trening prowadzony przez instruktora, w Radom (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.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowana jest do pośrednio zaawansowanych profesjonalistów opieki zdrowotnej, inżynierów biomedycznych i programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI dla innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści z wykorzystania Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych dla aplikacji w opiece zdrowotnej.
• Implementować rozwiązania Edge AI w wearabloach i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Edge AI umożliwia uruchamianie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na wbudowanych lub zasobowo ograniczonych urządzeniach, co zmniejsza opóźnienia i zużycie energii oraz zwiększa autonomię i prywatność w systemach robotycznych.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo (online lub stacjonarnie) szkolenie jest skierowane do pośrednio zaawansowanych programistów wbudowanych i inżynierów robotyków, którzy chcą zaimplementować techniki wnioskowania i optymalizacji maszynowego uczenia bezpośrednio na sprzętowej części robotów przy użyciu TinyML i ramki Edge AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML i Edge AI dla robotów.
• Konwertować i wdrażać modele AI do wnioskowania na urządzeniach.
• Optymalizować modele pod kątem szybkości, rozmiaru i efektywności energetycznej.
• Integrować systemy Edge AI z architekturami sterowania robotów.
• Oceeniać wydajność i dokładność w prawdziwych warunkach.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Zajęcia praktyczne przy użyciu toolchainów TinyML i Edge AI.
• Cwiczenia praktyczne na platformach sprzętowych wbudowanych i robotycznych.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie tego szkolenia, prosimy skontaktować się z nami, aby zaplanować.

6G i Inteligentna Krawędź to przyszłościowy kurs, który bada integrację technologii bezprzewodowych 6G z przetwarzaniem brzegowym, ekosystemami IoT oraz przetwarzaniem danych napędzanym sztuczną inteligencją w celu wspierania inteligentnych, niskopoziomowych i adaptacyjnych infrastruktur.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) skierowany jest do architektów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i projektować następną generację rozproszonych architektur, wykorzystując synergię łączności 6G i systemów inteligentnej krawędzi.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak 6G przekształci przetwarzanie brzegowe i architektury IoT.
• Projektować systemy rozproszone o ultra-niskich opóźnieniach, wysokiej przepustowości i autonomicznych operacjach.
• Integrować sztuczną inteligencję i analizę danych na krawędzi w celu podejmowania inteligentnych decyzji.
• Planować skalowalne, bezpieczne i odporne infrastruktury brzegowe gotowe na 6G.
• Oceniać modele biznesowe i operacyjne umożliwione przez konwergencję 6G i krawędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Studia przypadków i ćwiczenia z projektowania architektury.
• Praktyczne symulacje z opcjonalnymi narzędziami krawędziowymi lub kontenerowymi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (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.

Narzędzie Ascend CANN od Huawei umożliwia potężne wnioskowanie AI na urządzeniach na krawędzi, takich jak Ascend 310. CANN dostarcza niezbędne narzędzia do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla AI developerów i integratorów na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele na urządzeniach na krawędzi Ascend przy użyciu narzędzi CANN.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotowywać i konwertować modele AI dla Ascend 310 za pomocą narzędzi CANN.
• Budować lekkie pipeline wnioskowania za pomocą MindSpore Lite i AscendCL.
• Optymalizować wydajność modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.
• Wdrażać i monitorować aplikacje AI w rzeczywistych przypadkach użycia na krawędzi.

Format kursu

• Interaktywna wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z modelami i scenariuszami specyficznymi dla krawędzi.
• Przykłady wdrażania na żywo na wirtualnym lub fizycznym sprzęcie na krawędzi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

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 na żywo w Radom (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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć kompleksowe zrozumienie Edge AI – od koncepcji do praktycznej implementacji, w tym konfiguracji i wdrożenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Edge AI.
• Skonfigurować i przygotować środowiska Edge AI.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać aplikacjami Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami i procesami.
• Rozważać kwestie etyczne i najlepsze praktyki w implementacji Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (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.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) to specjalizowane układy AI zoptymalizowane do wnioskowania i uczenia w scenariuszach brzegowych i centrów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą budować i wdrażać modele AI przy użyciu frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowiska deweloperskie BANGPy i Neuware.
• Tworzyć i optymalizować modele oparte na Pythonie i C++ dla Cambricon MLU.
• Wdrażać modele na urządzeniach brzegowych i w centrach danych działających na środowisku uruchomieniowym Neuware.
• Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszania specyficznymi dla MLU.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne użycie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
• Kierowane ćwiczenia skupiające się na optymalizacji, integracji i testowaniu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów i specjalistów IT, którzy chcą zrozumieć podstawy Edge AI oraz jego wstępne zastosowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i architekturę Edge AI.
• Skonfigurować środowiska Edge AI.
• Tworzyć i wdrażać proste aplikacje Edge AI.
• Identyfikować i rozumieć przypadki użycia oraz korzyści płynące z Edge AI.