Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-specialistáknak 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.

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) haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-fejlesztőknek szól, akik robusztus biztonsági intézkedéseket és rugalmassági stratégiákat szeretnének megvalósítani Edge AI rendszereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI telepítések biztonsági kockázatait és sebezhetőségeit.
• Alkalmazzon titkosítási és hitelesítési technikákat az adatvédelem érdekében.
• Rugalmas Edge AI architektúrák tervezése, amelyek ellenállnak a kiberfenyegetéseknek.
• Alkalmazzon biztonságos AI-modell-telepítési stratégiákat szélsőséges környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű mezőgazdasági szakembereknek, IoT-specialistáknak és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének fejleszteni és bevezetni az intelligens gazdálkodáshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia által vezérelt termény- és állatállomány-megfigyelési rendszereket.
• Automatizált öntözési és környezetérzékelő megoldások fejlesztése.
• Optimalizálja a mezőgazdasági hatékonyságot valós idejű Edge AI elemzéssel.

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) közép- és haladó szintű számítógépes látásmérnököknek, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és IoT-szakembereknek szól, akik szeretnének számítógépes látásmodelleket megvalósítani és optimalizálni valós idejű feldolgozáshoz peremeszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI alapjait és alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Vezessen be optimalizált mély tanulási modelleket az éleszközökön a valós idejű kép- és videóelemzés érdekében.
• Használjon olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modell telepítéséhez.
• Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény, az energiahatékonyság és az alacsony késleltetésű következtetések érdekében.

Ez 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.

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) 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.