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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów z branży agritech, specjalistów IoT oraz inżynierów AI na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą rozwijać i wdrażać rozwiązania Edge AI w inteligentnym rolnictwie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w rolnictwie precyzyjnym.
• Wdrożyć systemy monitorowania upraw i zwierząt gospodarskich oparte na AI.
• Opracować rozwiązania do automatycznego nawadniania i monitorowania środowiska.
• Optymalizować wydajność rolniczą za pomocą analiz Edge AI w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (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 Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do technologów detalicznych, programistów AI i analityków biznesowych na poziomie początkującym do średniozaawansowanego, którzy chcą zastosować rozwiązania Edge AI w systemach inteligentnej kasy, zarządzaniu zapasami i spersonalizowanym zaangażowaniu klientów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak Edge AI poprawia operacje detaliczne i doświadczenia klientów.
• Wdrożyć systemy inteligentnej kasy i płatności bezobsługowych oparte na AI.
• Optymalizować zarządzanie zapasami dzięki śledzeniu i analizie w czasie rzeczywistym.
• Wykorzystać technologię komputerowego widzenia i AI do spersonalizowanych doświadczeń w sklepie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (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 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 agentowych obciążeń AI na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Uczestnicy uczą się budować, optymalizować i zarządzać lekkimi agentami zdolnymi do lokalnego wnioskowania i inferencji, poprawiając szybkość, prywatność i niezawodność w środowiskach rozproszonych. Kurs kładzie nacisk na dostrajanie wydajności, projektowanie niskiego opóźnienia oraz integrację sprzętu z oprogramowaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać i optymalizować systemy agentowe na urządzeniach przy użyciu Pythona i frameworków edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i wyzwania związane z uruchamianiem agentowego AI na urządzeniach edge.
• Projektować lekkie pętle agentowe odpowiednie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Wdrażać lokalną inferencję przy użyciu TensorFlow Lite, PyTorch Mobile i ONNX.
• Integrować agentów z czujnikami, actuatorami i platformami IoT.
• Optymalizować wydajność, zużycie energii i opóźnienia dla działania w czasie rzeczywistym.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i praktyczne demonstracje.
• Praktyczne ćwiczenia rozwojowe w lokalnych lub emulowanych środowiskach.
• Nauka oparta na projektach i ćwiczeniach z przewodnikiem.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, programistów systemów wbudowanych oraz inżynierów sprzętowych, którzy chcą wdrażać modele AI na urządzeniach o niskim poborze mocy, minimalizując jednocześnie zużycie energii.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania związane z uruchamianiem AI na urządzeniach energooszczędnych.
• Optymalizować sieci neuronowe pod kątem niskoprądowego wnioskowania.
• Wykorzystywać techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji modeli.
• Wdrażać modele AI na sprzęcie brzegowym 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, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów uczenia maszynowego oraz architektów systemów, którzy chcą optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania i wymagania związane z wdrażaniem modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Stosować techniki kompresji modeli w celu zmniejszenia ich rozmiaru i złożoności.
• Wykorzystywać metody kwantyzacji w celu zwiększenia wydajności modeli na sprzęcie brzegowym.
• Implementować techniki przycinania i inne metody optymalizacji w celu poprawy wydajności modeli.
• Wdrażać zoptymalizowane modele AI na różnych urządzeniach brzegowych.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów przemysłowych, specjalistów ds. produkcji oraz programistów AI na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania Edge AI w automatyce przemysłowej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę Edge AI w automatyce przemysłowej.
• Wdrażać rozwiązania do konserwacji predykcyjnej z wykorzystaniem Edge AI.
• Stosować techniki AI do kontroli jakości w procesach produkcyjnych.
• Optymalizować procesy przemysłowe przy użyciu 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, naukowców zajmujących się danymi oraz praktyków AI na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite w aplikacjach Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
• Tworzyć i optymalizować modele AI przy użyciu TensorFlow Lite.
• Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
• Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI przy użyciu 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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) skierowane jest do inżynierów robotyki na poziomie średniozaawansowanym, programistów pojazdów autonomicznych oraz badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do tworzenia innowacyjnych rozwiązań dla systemów autonomicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści płynące z zastosowania Edge AI w systemach autonomicznych.
• Tworzyć i wdrażać modele AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w pojazdach autonomicznych, dronach i robotyce.
• Projektować i optymalizować systemy sterowania z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach autonomicznej AI.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych profesjonalistów z sektora zdrowia, inżynierów biomedycznych oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.

Edge AI umożliwia uruchamianie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach wbudowanych lub o ograniczonych zasobach, zmniejszając opóźnienia i zużycie energii, jednocześnie zwiększając autonomię i prywatność w systemach robotycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów systemów wbudowanych i inżynierów robotyki, którzy chcą wdrożyć techniki wnioskowania i optymalizacji uczenia maszynowego bezpośrednio na sprzęcie robotycznym, korzystając z TinyML i frameworków Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML i Edge AI w robotyce.
• Konwertować i wdrażać modele AI do wnioskowania na urządzeniu.
• Optymalizować modele pod kątem szybkości, rozmiaru i efektywności energetycznej.
• Integrować systemy Edge AI z architekturami sterowania robotami.
• Oceniać wydajność i dokładność w rzeczywistych scenariuszach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem łańcuchów narzędzi TinyML i Edge AI.
• Praktyczne ćwiczenia na platformach sprzętowych wbudowanych i robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

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

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 Huawei Ascend CANN umożliwia wydajną inferencję AI na urządzeniach brzegowych, takich jak Ascend 310. CANN dostarcza niezbędnych narzędzi do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli w środowiskach z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i pamięciowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów i integratorów AI, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele na urządzeniach brzegowych Ascend przy użyciu łańcucha narzędziowego CANN.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotowywać i konwertować modele AI dla Ascend 310 za pomocą narzędzi CANN.
• Budować lekkie potoki inferencyjne przy użyciu MindSpore Lite i AscendCL.
• Optymalizować wydajność modeli w środowiskach z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i pamięciowymi.
• Wdrażać i monitorować aplikacje AI w rzeczywistych przypadkach użycia na urządzeniach brzegowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia z modelami i scenariuszami specyficznymi dla urządzeń brzegowych.
• Przykłady wdrożeń na wirtualnym lub fizycznym sprzęcie brzegowym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w 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.