5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications Képzés
5G és Edge AI átalakítja az iparágakat azáltal, hogy lehetővé teszi az ultraalacsony késleltetésű alkalmazásokat a valós idejű döntéshozatalhoz és automatizáláshoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-szakembereknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok Edge AI alkalmazásokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-re.
- Vezessen be alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált mesterséges intelligencia modelleket 5G környezetben.
- Valós idejű döntéshozó rendszereket valósítson meg Edge AI és 5G kapcsolat használatával.
- Optimalizálja a mesterséges intelligencia munkaterhelését a hatékony teljesítmény érdekében szélső eszközökön.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Kurzusleírás
A 5G és Edge AI bemutatása
- A 5G hálózatok és az élszámítástechnika áttekintése
- Főbb különbségek a 4G és a 5G között az AI-alkalmazásoknál
- Kihívások és lehetőségek az ultraalacsony késleltetésű AI-ban
5G Építészet és Edge Computing
- A 5G hálózatszeletelés megértése AI munkaterhelésekhez
- Multi-Access Edge Computing (MEC) szerepe
- Edge AI telepítési stratégiák távközlési környezetben
AI-modellek telepítése Edge-eszközökön a 5G segítségével
- TensorFlow Lite és OpenVINO használata Edge AI-hez
- AI modellek optimalizálása valós idejű feldolgozáshoz
- Esettanulmány: AI-alapú videoelemzés több mint 5G
Ultra-alacsony késleltetésű alkalmazások, amelyeket 5G engedélyez
- Autonóm járművek és intelligens közlekedés
- AI-vezérelt prediktív karbantartás ipari környezetben
- Egészségügyi alkalmazások: távdiagnosztika és monitorozás
Biztonság és megbízhatóság 5G Edge AI rendszerekben
- Adatvédelmi és kiberbiztonsági kihívások a 5G AI-ban
- Az AI-modell robusztusságának biztosítása valós idejű alkalmazásokban
- Az AI-alapú távközlési megoldások szabályozási megfelelősége
Jövőbeli trendek 5G és Edge AI
- Fejlődések a 6G és az AI-vezérelt hálózatok terén
- Az egyesített tanulás integrálása 5G AI-val
- Következő generációs alkalmazások az intelligens városokban és az IoT-ben
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A 5G hálózati architektúra alapjai
- Az AI és a gépi tanulási koncepciók ismerete
- Élvonalbeli számítástechnikával és IoT-alkalmazásokkal kapcsolatos tapasztalat
Közönség
- Telecom szakemberek
- AI mérnökök
- IoT szakértők
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications Képzés - Booking
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications Képzés - Enquiry
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced Edge AI Techniques
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-gyakorlóknak, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék elsajátítani az Edge AI legújabb vívmányait, optimalizálni AI-modelleiket az élvonalbeli telepítéshez, és felfedezni szeretnék. speciális alkalmazások a különböző iparágakban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Fedezze fel az Edge AI modellfejlesztés és -optimalizálás fejlett technikáit.
- Alkalmazzon élvonalbeli stratégiákat az AI-modellek élvonalbeli eszközökön történő telepítéséhez.
- Használjon speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI-alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja az Edge AI-megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
- Fedezze fel az Edge AI innovatív használati eseteit és feltörekvő trendjeit.
- Vegye figyelembe a fejlett etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI-telepítések során.
Building AI Solutions on the Edge
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének elsajátítani a mesterséges intelligencia modellek szélső eszközökön történő telepítésében különféle alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI alapelveit és előnyeit.
- Állítsa be és konfigurálja az éles számítási környezetet.
- AI-modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása az élvonalbeli telepítéshez.
- Valósítson meg gyakorlatias mesterséges intelligencia megoldásokat szélső eszközökön.
- Értékelje és javítsa az élen telepített modellek teljesítményét.
- Vegye figyelembe az Edge AI-alkalmazások etikai és biztonsági szempontjait.
Edge AI in Autonomous Systems
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű robottechnikai mérnököknek, autonóm járműfejlesztőknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik az Edge AI-t innovatív autonóm rendszermegoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
- Fejlesszen és telepítsen mesterséges intelligencia modelleket a valós idejű feldolgozáshoz peremeszközökön.
- Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
- Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
- Vegye figyelembe az etikai és szabályozási szempontokat az autonóm AI-alkalmazásokban.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az Edge AI-ről az ötlettől a gyakorlati megvalósításig, beleértve a beállítást és a telepítést.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI alapfogalmait.
- Állítsa be és konfigurálja az Edge AI környezeteket.
- Fejlesszen, képezzen és optimalizáljon Edge AI modelleket.
- Telepítsen és kezeljen Edge AI-alkalmazásokat.
- Integrálja az Edge AI-t a meglévő rendszerekkel és munkafolyamatokkal.
- Vegye figyelembe az Edge AI megvalósításának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.
Edge AI for Financial Services
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek, fintech-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-specialistáknak szól, akik az Edge AI-megoldásokat szeretnék megvalósítani a pénzügyi szolgáltatásokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
- Alkalmazzon csalásészlelő rendszereket az Edge AI használatával.
- Fokozza az ügyfélszolgálatot mesterséges intelligencia által vezérelt megoldásokkal.
- Alkalmazza az Edge AI-t a kockázatkezeléshez és a döntéshozatalhoz.
- Telepítse és kezelje az Edge AI megoldásokat pénzügyi környezetben.
Edge AI for Healthcare
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek, orvosbiológiai mérnököknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
- AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése egészségügyi alkalmazások szélső eszközein.
- Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat hordható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
- Tervezze meg és telepítse az Edge AI-t használó páciensfigyelő rendszereket.
- Vegye figyelembe az egészségügyi mesterséges intelligencia-alkalmazások etikai és szabályozási szempontjait.
Edge AI in Industrial Automation
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű ipari mérnököknek, gyártó szakembereknek és mesterséges intelligencia-fejlesztőknek szól, akik az Edge AI-megoldásokat kívánják megvalósítani az ipari automatizálásban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét az ipari automatizálásban.
- Valósítson meg prediktív karbantartási megoldásokat az Edge AI segítségével.
- Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat a gyártási folyamatok minőségellenőrzésére.
- Optimalizálja az ipari folyamatokat az Edge AI segítségével.
- Telepítse és kezelje az Edge AI megoldásokat ipari környezetben.
Edge AI for IoT Applications
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, rendszerépítészeknek és iparági szakembereknek szól, akik az Edge AI-t szeretnék kihasználni az IoT-alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességekkel való bővítésében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI alapjait és alkalmazását az IoT-ben.
- Állítsa be és konfigurálja az Edge AI-környezeteket az IoT-eszközökhöz.
- AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése az IoT-alkalmazások szélső eszközein.
- Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal megvalósítása az IoT-rendszerekben.
- Integrálja az Edge AI-t különféle IoT-protokollokkal és platformokkal.
- Tekintse meg az Edge AI for IoT etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterségesintelligencia-fejlesztőknek, beágyazott mérnököknek és robotmérnököknek szól, akik MI-modelleket szeretnének optimalizálni és telepíteni az NVIDIA Jetson platformokon az élvonalbeli alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az élvonalbeli AI és az NVIDIA Jetson hardver alapjait.
- Optimalizálja az AI-modelleket szélső eszközökön történő telepítéshez.
- Használja a TensorRT-t a mély tanulási következtetés felgyorsításához.
- Vezessen be mesterséges intelligencia modelleket a JetPack SDK és az ONNX Runtime használatával.
Edge AI for Smart Cities
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű várostervezőknek, építőmérnököknek és intelligens városi projektmenedzsereknek szól, akik az Edge AI-t az okosvárosi kezdeményezésekhez szeretnék kamatoztatni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét az intelligens városi infrastruktúrákban.
- Végezzen Edge AI-megoldásokat a forgalomkezeléshez és -felügyelethez.
- Optimalizálja a városi erőforrásokat az Edge AI-technológiák segítségével.
- Integrálja az Edge AI-t a meglévő intelligens városi rendszerekkel.
- Vegye figyelembe az etikai és szabályozási szempontokat az intelligens városok telepítése során.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite for Edge AI alkalmazásokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
- AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
- Telepítse a TensorFlow Lite modelleket különféle éleszközökön.
- Használjon eszközöket és technikákat a modellkonverzióhoz és -optimalizáláshoz.
- Valósítson meg gyakorlati Edge AI-alkalmazásokat a TensorFlow Lite segítségével.
Introduction to Edge AI
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az Edge AI és bevezető alkalmazásai alapjait.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI alapfogalmait és architektúráját.
- Állítsa be és konfigurálja az Edge AI környezeteket.
- Egyszerű Edge AI-alkalmazások fejlesztése és üzembe helyezése.
- Azonosítsa és értse meg az Edge AI használati eseteit és előnyeit.
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-mérnököknek, beágyazott fejlesztőknek és hardvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia modelleket kívánnak megvalósítani alacsony fogyasztású eszközökön, miközben minimalizálják az energiafogyasztást.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a mesterséges intelligencia energiahatékony eszközökön való futtatásának kihívásait.
- Optimalizálja a neurális hálózatokat az alacsony fogyasztású következtetésekhez.
- Használjon kvantálási, metszési és modelltömörítési technikákat.
- Telepítse az AI-modelleket szélső hardvereken minimális energiafelhasználással.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterségesintelligencia-fejlesztőknek, gépi tanulási mérnököknek és rendszertervezőknek szól, akik optimalizálni szeretnék az AI-modelleket az élvonalbeli telepítéshez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI-modellek szélső eszközökön történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
- Alkalmazzon modelltömörítési technikákat az AI-modellek méretének és összetettségének csökkentése érdekében.
- Használjon kvantálási módszereket a modell hatékonyságának növelésére az élhardvereken.
- A modell teljesítményének javítása érdekében metszés és egyéb optimalizálási technikák alkalmazása.
- Vezessen be optimalizált mesterséges intelligencia modelleket különböző szélső eszközökön.
Security and Privacy in Edge AI
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű kiberbiztonsági szakembereknek, rendszergazdáknak és mesterséges intelligencia-etikai kutatóknak szól, akik biztonságos és etikusan telepítik az Edge AI-megoldásokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI biztonsági és adatvédelmi kihívásait.
- Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a szélső eszközök és adatok védelmére.
- Stratégiákat dolgozzon ki az Edge AI-telepítések biztonsági kockázatainak csökkentésére.
- Vegye figyelembe az etikai szempontokat, és biztosítsa a szabályok betartását.
- Végezzen biztonsági értékeléseket és auditokat az Edge AI-alkalmazásokhoz.