Deploying AI on Microcontrollers with TinyML 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.

Ez 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.

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 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.

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.

Ez 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.

Ez 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.

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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű mérnököknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni TinyML alapjait, felfedezni az alkalmazásait, és mesterséges intelligencia modelleket szeretnének telepíteni mikrokontrollereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és jelentőségét.
• Telepítsen könnyű mesterséges intelligencia modelleket mikrokontrollereken és szélső eszközökön.
• Optimalizálja és finomhangolja a gépi tanulási modelleket az alacsony energiafogyasztás érdekében.
• Alkalmazza a TinyML-at valós alkalmazásokhoz, például gesztusfelismeréshez, anomáliák észleléséhez és hangfeldolgozáshoz.

This instructor-led, live training in Magyarország (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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű IoT-fejlesztőknek, beágyazott mérnököknek és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik a TinyML-et szeretnék megvalósítani a prediktív karbantartáshoz, anomáliák észleléséhez és intelligens érzékelőalkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és alkalmazásait az IoT-ben.
• Állítson be TinyML fejlesztői környezetet az IoT-projektekhez.
• ML modellek fejlesztése és üzembe helyezése alacsony fogyasztású mikrokontrollereken.
• Valósítsa meg a prediktív karbantartást és az anomáliák észlelését a TinyML segítségével.
• Optimalizálja a TinyML modelleket a hatékony energia- és memóriahasználat érdekében.