Edge AI az Ipari Automatizálásban Képzés

Ettőn vezette, élő képzést Magyarország (online vagy helyszínen) célcsoportja a haladó szintű AI gyakorlók, kutatók és fejlesztők, akik szeretnék megszerezni az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni az AI modelljeiket az edge telepítéshez, és kutatni a különböző iparágakban történő különleges alkalmazásokat.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: Explorálni az Edge AI modellfejlesztés és optimalizálás haladó technikáit. Megvalósítani a legújabb stratégiákat az AI modelljeinek telepítéséhez az edge eszközökön. Használni különleges eszközöket és keretrendszereket az Edge AI haladó alkalmazásaihoz. Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát. Kutatni a Edge AI innovatív alkalmazásait és új irányzatait. Kezelni a Edge AI telepítések haladó etikai és biztonsági kérdéseit.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű fejlesztők, adattudósok és technológiai rajongók számára van szolgálva, akik szeretnék gyakorlati képességeket szerezni az AI-modellek telepítésére élszerveszközöken különböző alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelvét és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az élszámítástechnikai környezetet.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni AI-modelleket élszerveszközök számára.
• Valós praktikai AI-megoldásokat valósítanak meg élszerveszközöken.
• Éleszközön telepített modell teljesítményét értékelik és javítják.
• Kezelik az etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktató vezette, élő tréning (online vagy helyszínen) az intermediális szintű robotika mérnököknek, önálló járműfejlesztőknek és AI kutatóknak szánva, akik kihasználni szeretnék az Edge AI-t az önálló rendszerek innovatív megoldásainak létrehozásához.

E tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni Edge AI szerepét és előnyeit az önálló rendszerekben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket valós idejű feldolgozáshoz perifériás eszközökön.
• Implementálni Edge AI megoldásokat önálló járművek, drónok és robotok esetén.
• Tervezni és optimalizálni vezérlőrendszereket Edge AI használatával.
• Kezdeni az etikai és jogszabályi kérdésekkel az önálló AI alkalmazásokban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja, hogy az középszintű fejlesztők és IT szakemberek részére nyújtson teljes körű áttekintést az Edge AI alapelvekről és gyakorlati alkalmazásáról, beleértve a beállítást és telepítést is.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmakat.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni az Edge AI modelleket.
• Telepíteni és kezelni az Edge AI alkalmazásokat.
• Integrálni az Edge AI-t meglévő rendszerek és munkafolyamatokba.
• Kezelni az etikai kérdéseket és a legjobb gyakorlatokat az Edge AI alkalmazásában.

Ez oktatóvezetett, élő képzést Magyarország (online vagy helyszínen) a középfokú pénzügyi szakembereknek, a fintech fejlesztőknek és az AI szakembereknek szánjuk, akik Edge AI megoldásokat szeretnének implementálni a pénzügyi szolgáltatásokban.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Fraud detection rendszereket valósítsanak meg Edge AI segítségével.
• Az AI vezérlő megoldásokkal javítsák a ügyfélszolgálatot.
• Alkalmazzák az Edge AI-t a kockázatkezelésre és döntéshozatalra.
• Telepítsenek és kezeljenek Edge AI megoldásokat pénzügyi környezetben.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy előadásban) az olyan középszintű fejlesztők, rendszerarchitektok és szakemberek számára szolgál, akik az Edge AI felhasználásával szeretnék javítani az IoT alkalmazásokat intelligens adattörlés és elemzési képességek biztosításával.

Ez a tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelveit és alkalmazását az IoT-ben.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket az IoT eszközök számára.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket az IoT alkalmazások számára.
• Valós időben adattörlést és döntéshozást valósítanak meg az IoT rendszerekben.
• Az Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Esetleges etikai kérdéseket és legjobb gyakorlatokat kezelnek az IoT-ban.

Ez a tanfolyam, amely tanárvezetett és élőképes (online vagy előadói) formátumban zajlik, azoknak az AI fejlesztőknek, beágyazott rendszerek mérnökeinek és robotika mérnökeinek szánva, akik érdeklődnek az AI modelloptimalizálásban és telepítésben NVIDIA Jetson platformokon perifériás alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a perifériás AI alapjait és a NVIDIA Jetson hardvert.
• AI modelleket optimalizálni perifériás eszközökhöz való telepítéshez.
• TensorRT használatát gyorsítani mélytanulási következtetésekre.
• AI modelleket telepíteni JetPack SDK és ONNX Runtime használatával.

Ez a tanfolyam, amelyet tanár vezet, Magyarország (online vagy előadáson) tartanak, a középhaladó és haladó szintű robotikai mérnökök, AI fejlesztők és automatizálási szakemberek számára szánva, akik Edge AI-t szeretnének alkalmazni robotikai alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az autonóm rendszerekben.
• AI-modelleket telepíteni élekészülékekre valós idejű robotikához.
• Optimálni az AI teljesítményét alacsony késleltetésű döntéshozatalhoz.
• Beépíteni a számítógépes látást és a szenzor-összefűzést a robotikus autonómiához.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű városfejlesztők, építőmérnökök és intelligens városi projektmenedzserek számára szánt, akik az Edge AI használatát szeretnék kihasználni intelligens városi kezdeményezésekben.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az intelligens városi infrastruktúrákban.
• Edge AI megoldásokat valósítanak meg a forgalomkezelés és a felügyelet számára.
• Optimalizálják az urbanizált erőforrásokat Edge AI technológiák használatával.
• Integrálják az Edge AI-t az intelligens városi rendszerekkel.
• Kézben tartják az etikai és szabályozási kérdéseket az intelligens városi bevezetésekben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) célközönsége az olyan közepes szintű fejlesztők, adattudósok és AI-szakemberek, akik TensorFlow Lite-ot szeretnének használni Edge AI alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
• AI modelleket fejleszteni és optimalizálni TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modelleket telepíteni különböző élek eszközökön.
• Modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz szükséges eszközöket és technikákat használni.
• Pratikus Edge AI alkalmazásokat valósítani meg TensorFlow Lite használatával.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára szól, akik meg akarják ismerni az Edge AI alapelveit és bevezető alkalmazásait.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI alapfogalmainakat és architektúráját.
• Beállítják és konfigurálják az Edge AI környezeteket.
• Fejlesztenek és telepítenek egyszerű Edge AI alkalmazásokat.
• Megismerik és megértik az Edge AI használati eseteket és előnyeit.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI mérnökök, beágyazott fejlesztők és hardver mérnökök számára szánt, akik AI modelleket szeretnének alkalmazni alacsony energiafogyasztású eszközökön energiafogyasztás minimalizálása mellett.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI futtatásának kihívásait energiahatékony eszközökön.
• Optimalizálni a neurális hálózatokat alacsony energiafogyasztású inferenciához.
• Quantization, pruning és modellkompressziós technikákat használni.
• Alacsony energiafogyasztású edge hardverre telepíteni az AI modelleket.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadásokon) középszintű AI-fejlesztők, gépi tanulás mérnökök és rendszerméretezők számára készült, akik kíváncsiak arra, hogy optimalizálják az AI-modelleket az edge-telepítésekhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI-modellek edge-eszközökre történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Modellkompressziós technikákat alkalmazni az AI-modellek méretének és összetettségének csökkentésére.
• Kvantizálási módszereket használni az edge-hardveren történő modellhatékonyság növelésére.
• Válogatást és egyéb optimalizálási technikákat valósítanak meg a modell teljesítményének javítására.
• Optimalizált AI-modelleket telepítenek különböző edge-eszközökre.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középszintű informatikai biztonsági szakembereknek, rendszergazdáknak és AI-etikai kutatóknak szánt, akik szeretnék biztosítani és etikusan telepíteni Edge AI megoldásokat.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a Edge AI biztonsági és adatvédelmi kihívásait.
• A legjobb gyakorlatokat alkalmazzák az életrendző eszközök és adatok biztonságához.
• Stratégiákat fejlesztnek a Edge AI telepítésekben rejlő biztonsági kockázatok csökkentésére.
• Megoldásokat keresnek az etikai szempontokra és biztosítják a szabályozások betartását.
• Biztonsági értékeléseket és auditokat végeznek Edge AI alkalmazásokhoz.