Edge AI for Manufacturing: Real-Time Intelligence at the Device Level Képzés

Ez 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.

Ez 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.

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

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

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

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

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

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

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

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

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Smart Factories is the application of artificial intelligence to automate, monitor, and optimize industrial operations in real time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level decision-makers and technical leads who wish to gain a strategic and practical introduction to how AI can be leveraged in smart factory environments.

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

• Understand the core principles of AI and machine learning.
• Identify key AI use cases in manufacturing and automation.
• Explore how AI supports predictive maintenance, quality control, and process optimization.
• Evaluate the steps involved in launching AI-driven initiatives.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Real-world case studies and group exercises.
• Strategic frameworks and implementation guidance.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

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

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

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

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

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

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez 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.

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

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

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.