AI betelepítése mikrovezérlőkön TinyML segítségével Képzés

Ez 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.

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 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 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.

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 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 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.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés célközönsége azok a kezdő szintű mérnökök és adat tudósok, akik meg akarnák ismerni a TinyML alapelveit, feltárolni alkalmazásait és AI-modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapelveit és jelentőségét.
• Telepíteni könnyű AI-modelleket mikrovezérlőkre és szélegyeszközökre.
• Optimalizálni és finomítani a gépi tanulásmodelleket alacsony fogyasztásra.
• Alkalmaznia a TinyMLt valós világbeli alkalmazásokra, például mozgásfelismerésre, anomáliafelismerésre és hangfeldolgozásra.

Ez a tanárvezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a középszintű beágyazott rendszerek mérnökeinek, IoT fejlesztőknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnének TinyML technikákat alkalmazni AI-hatékony alkalmazásokhoz energiahatékony hardveren.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML és az edge AI alapjait.
• Könnyű AI modelleket telepítenek mikrovezérlőkre.
• Optimálisan hasznosítják az AI inferenciát alacsony energiafogyasztásra.
• Összekapcsolják a TinyML-t valós IoT alkalmazásokkal.

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.