Edge AI with TensorFlow Lite Képzés
TensorFlow Lite egy TensorFlow könnyűsúlyú változata, amely mobil és beágyazott eszközökhöz készült. TensorFlow Lite használata Edge AI-hoz az Edge AI-modellek fejlesztéséhez és telepítéséhez szolgáló TensorFlow Lite eszközökön és technikáin koncentrál. Ez a kurzus TensorFlow Lite-re specifikus eszközöket és technikákat mutat be, gyakorlati ismereteket nyújtva az Edge eszközök számára hatékony AI-modellek létrehozására.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszakmai szintű fejlesztőknek, adattudósoknak és AI gyakorlóknak szánva, akik TensorFlow Lite-ot szeretnének felhasználni Edge AI alkalmazásokhoz.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni TensorFlow Lite alapelveit és szerepét az Edge AI-ban.
- TensorFlow Lite segítségével fejleszteni és optimalizálni AI-modelleket.
- TensorFlow Lite modelleket telepíteni különböző Edge eszközökön.
- Modellkonverzió és optimalizáláshoz szükséges eszközöket és technikákat használni.
- TensorFlow Lite használatával gyakorlati Edge AI alkalmazásokat megvalósítani.
A kurzus formája
- Interaktív előadás és viták.
- Sokat gyakorolhatnak és gyakorolnak.
- Élő-laboratóriumi környezetben gyakorolati implementáció.
A kurzus testreszabási lehetőségei
- Egy testreszabott képzés kéréséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megegyezzenek.
Kurzusleírás
TensorFlow Lite bevezetése
- TensorFlow Lite áttekintése és architektúrája
- TensorFlow és más Edge AI keretrendszerekkel összehasonlítása
- TensorFlow Lite előnyei és kihívásai az Edge AI-ban
- TensorFlow Lite használata Edge AI alkalmazásokban - esettanulmányok
TensorFlow Lite környezet beállítása
- TensorFlow Lite és függőségei telepítése
- Fejlesztőkörnyezet beállítása
- TensorFlow Lite eszközei és könyvtárai
- Gyakorlati feladatok a környezet beállításához
TensorFlow Lite modellök fejlesztése
- AI modellök tervezése és kiképzése életrendszerű telepítésre
- TensorFlow modellök átalakítása TensorFlow Lite formátumba
- Modellök optimalizálása teljesítmény és hatékonyság szempontjából
- Gyakorlati feladatok a modellök fejlesztéséhez és átalakításához
TensorFlow Lite modellök telepítése
- Modellök telepítése különböző életrendszerű eszközökön (például okostelefonok, mikrovezérlők)
- Életrendszerű eszközökön történő előrejelzés végrehajtása
- Telepítési problémák megoldása
- Gyakorlati feladatok a modellök telepítéséhez
Modelloptimalizálás eszközei és technikái
- Kvantizálás és előnyei
- Modellcsökkentés és modellkompressziós technikák
- TensorFlow Lite optimalizáló eszközeinek használata
- Gyakorlati feladatok a modelloptimalizáláshoz
Praktikus Edge AI alkalmazások készítése
- TensorFlow Lite segítségével való valós világbeli Edge AI alkalmazások fejlesztése
- TensorFlow Lite modellök integrálása más rendszerek és alkalmazásokkal
- Sikeres Edge AI projektek - esettanulmányok
- Gyakorlati projekt egy gyakorlati Edge AI alkalmazás készítéséhez
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulás fogalmainak megértése
- Tapasztalat TensorFlow használatával
- Alap programozási készségek (Python ajánlott)
Audience
- Fejlesztők
- Adattudósok
- AI gyakorlók
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Edge AI with TensorFlow Lite Képzés - Foglalás
Edge AI with TensorFlow Lite Képzés - Érdeklődés
Edge AI with TensorFlow Lite - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Haladó Edge AI Technikák
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az olyan haladó szintű AI gyakorlók, kutatók és fejlesztők számára szól, akik meg akarnák ismerni az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni AI-modelleiket az Edge-be telepítéshez és felfedezni a különböző iparágakban alkalmazott speciális alkalmazásokat.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Haladó technikák feltárása az Edge AI modellfejlesztésben és optimalizálásban.
- Modern stratégiák alkalmazása AI-modellek Edge eszközökön történő telepítéséhez.
- Speciális eszközök és keretrendszerek használata haladó Edge AI alkalmazásokhoz.
- Az Edge AI megoldások teljesítményének és hatékonyságának optimalizálása.
- Innovatív felhasználási esetek és új trendek felfedezése az Edge AI terén.
- Haladó etikai és biztonsági kérdések kezelése Edge AI telepítéseknél.
A szélen lévő AI megoldások létrehozása
14 ÓrákEz 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.
Edge AI in Autonomous Systems
14 ÓrákEz 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.
Edge AI: A foggalékolásról a megvalósításig
14 ÓrákEz 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.
Edge AI a pénzügyi szolgáltatások számára
14 ÓrákEz 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.
Edge AI for Healthcare
14 ÓrákEz a tanárok iránymutatásával folytatott, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomedikai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánt, akik újraalkotó egészségügyi megoldásokat kívánnak létrehozni a Edge AI segítségével.
A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
- Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket hordozható eszközökön az egészségügyi alkalmazásokhoz.
- Implementálni Edge AI-megoldásokat a hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
- Tervezni és telepíteni betegfigyelő rendszereket a Edge AI használatával.
- Kezelni az etikai és szabályozási szempontokat az egészségügyi AI-alkalmazásokban.
Edge AI az Ipari Automatizálásban
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszakmai szintű ipari mérnökök, gyártási szakemberek és AI-fejlesztők számára szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének bevezetni az ipari automatizálásban.
E képzés végéig a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni Edge AI szerepét az ipari automatizálásban.
- Prediktív karbantartási megoldások implementálása Edge AI segítségével.
- AI technikák alkalmazása a gyártási folyamatok minőségellenőrzésében.
- Ipari folyamatok optimalizálása Edge AI segítségével.
- Edge AI megoldások telepítése és kezelése ipari környezetekben.
Edge AI IoT alkalmazásokhoz
14 ÓrákEz 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.
AI Modellek telepítése élcsatolt eszközökön NVIDIA Jetsonnal
21 ÓrákEz 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.
Edge AI és Robotika: Önálló rendszerek lehetővé tétele
21 ÓrákEz 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.
Edge AI for Smart Cities
14 ÓrákEz 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.
Edge AI bevezetése
14 ÓrákEz 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.
Alacsony Fogyasztású AI: Az energiahatékony eszközök optimálisítása az Edge AI számára
21 ÓrákEz 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.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 ÓrákEz 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.
Biztonság és Adatvédelme az Edge AI-nél
14 ÓrákEz 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.