Szkolenia Edge AI w Radom

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, naukowców zajmujących się danymi i specjalistów ds. bezpieczeństwa, którzy chcą wdrożyć techniki uczenia federacyjnego do szkolenia modeli sztucznej inteligencji na wielu urządzeniach brzegowych przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady i korzyści płynące z federacyjnego uczenia się w Edge AI.
• Wdrożyć federacyjne modele uczenia się przy użyciu TensorFlow Federated i PyTorch.
• Zoptymalizować szkolenie AI na rozproszonych urządzeniach brzegowych.
• Rozwiązywanie wyzwań związanych z prywatnością i bezpieczeństwem danych w uczeniu federacyjnym.
• Wdrażanie i monitorowanie systemów uczenia federacyjnego w rzeczywistych aplikacjach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć, w jaki sposób Edge AI usprawnia operacje sprzedaży detalicznej i zwiększa zadowolenie klientów.
• Wdrożyć inteligentne kasy i systemy płatności bez kasjerów oparte na sztucznej inteligencji.
• Zoptymalizować zarządzanie zapasami dzięki śledzeniu i analizie w czasie rzeczywistym.
• Wykorzystać wizję komputerową i sztuczną inteligencję do spersonalizowanych doświadczeń w sklepie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów AI wbudowanej i specjalistów obliczeń na krawędzi, którzy chcą dostosowywać i optymalizować lekko ważone modele AI do wdrażania na urządzeniach o ograniczonych zasobach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wybierać i dostosowywać wstępnie przeszkolone modele odpowiednie do wdrażania na krawędzi.
• Zastosować kwantyzację, obcięcie i inne techniki kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnień.
• Dostosowywać modele za pomocą transfer learning dla specyficznych zadań.
• Wdrażać zoptymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych na krawędzi.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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.

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

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

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych inżynierów robotyki, programistów AI i specjalistów automatyki, którzy chcą wdrożyć Edge AI do zastosowań w robotyce.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Edge AI w systemach autonomicznych.
• Wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla robotyki w czasie rzeczywistym.
• Zoptymalizować wydajność sztucznej inteligencji pod kątem podejmowania decyzji z niskim opóźnieniem.
• Zintegrować wizję komputerową i fuzję czujników dla autonomii robotów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów wbudowanych i inżynierów sprzętu, którzy chcą wdrożyć modele AI na urządzeniach o niskim poborze mocy przy jednoczesnym zminimalizowaniu zużycia energii.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć wyzwania związane z uruchamianiem sztucznej inteligencji na energooszczędnych urządzeniach.
• Zoptymalizować sieci neuronowe pod kątem wnioskowania o niskim poborze mocy.
• Wykorzystywać techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji modeli.
• Wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych przy minimalnym zużyciu energii.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów AI, inżynierów wbudowanych i inżynierów robotyki, którzy chcą zoptymalizować i wdrożyć modele AI na platformach NVIDIA Jetson dla aplikacji brzegowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy edge AI i sprzętu NVIDIA Jetson.
• Zoptymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Używać TensorRT do akceleracji wnioskowania głębokiego uczenia.
• Wdrażać modele AI przy użyciu JetPack SDK i ONNX Runtime.

This instructor-led, live training in Radom (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.

This instructor-led, live training in Radom (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 Radom (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 Radom (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.

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at intermediate-level urban planners, civil engineers, and smart city project managers who wish to leverage Edge AI for smart city initiatives.

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

• Understand the role of Edge AI in smart city infrastructures.
• Implement Edge AI solutions for traffic management and surveillance.
• Optimize urban resources using Edge AI technologies.
• Integrate Edge AI with existing smart city systems.
• Address ethical and regulatory considerations in smart city deployments.

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at intermediate-level cybersecurity professionals, system administrators, and AI ethics researchers who wish to secure and ethically deploy Edge AI solutions.

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

• Understand the security and privacy challenges in Edge AI.
• Implement best practices for securing edge devices and data.
• Develop strategies to mitigate security risks in Edge AI deployments.
• Address ethical considerations and ensure compliance with regulations.
• Conduct security assessments and audits for Edge AI applications.

This instructor-led, live training in Radom (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 Radom (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.

This instructor-led, live training in Radom (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 Radom (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 Radom (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.

This instructor-led, live training in Radom (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 Radom (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.

Cambricon MLUs (Machine Learning jednostki) to specjalizowane układy AI optymalizowane do wnioskowania i szkolenia w scenariuszach na krawędzi i w centrach danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów na poziomie średnim, którzy chcą budować i wdrażać modele AI za pomocą frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i ustawiać środowiska rozwojowe BANGPy i Neuware.
• Rozwijać i optymalizować modele oparte na Python i C++ dla Cambricon MLU.
• Wdrażać modele na urządzeniach na krawędzi i w centrum danych z uruchomionym środowiskiem wykonawczym Neuware.
• Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszenia specyficznymi dla MLU.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Praktyczne używanie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
• Zawarte ćwiczenia skupione na optymalizacji, integracji i testowaniu.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zlecić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and IT professionals who wish to understand the fundamentals of Edge AI and its introductory applications.

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

• Understand the basic concepts and architecture of Edge AI.
• Set up and configure Edge AI environments.
• Develop and deploy simple Edge AI applications.
• Identify and understand the use cases and benefits of Edge AI.