Biztonság és adatvédelem az Edge AI-ban Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI szakembereknek, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik elsajátítani kívánják az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni szeretnék AI modelljeiket edge eszközökre történő üzembehelyezéshez, és felfedezni szeretnék a különböző iparágakban elérhető speciális alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felfedezni a fejlett technikákat az Edge AI modellfejlesztésben és optimalizálásban.
• Megvalósítani legújabb stratégiákat AI modellek edge eszközökre történő üzembehelyezéséhez.
• Használni speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI alkalmazásokhoz.
• Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
• Felfedezni innovatív használati eseteket és új trendeket az Edge AI területén.
• Kezelni a fejlett etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI üzembehelyezésekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI modellek edge eszközökön történő üzembe helyezésében különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI elveit és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az edge számítási környezetet.
• Fejleszteni, betanítani és optimalizálni AI modelleket edge üzembe helyezéshez.
• Gyakorlati AI megoldásokat implementálni edge eszközökön.
• Értékelni és javítani az edge-en üzembe helyezett modellek teljesítményét.
• Kezelni az etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű robotikai mérnökök, autonóm járműfejlesztők és AI kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI előnyeit innovatív autonóm rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
• AI modellek fejlesztése és telepítése valós idejű feldolgozáshoz edge eszközökön.
• Edge AI megoldások implementálása autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
• Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az autonóm AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és IT szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az Edge AI-ról az elmélettől a gyakorlati megvalósításig, beleértve a beállítást és az üzembe helyezést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmait.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Edge AI modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása.
• Edge AI alkalmazások üzembe helyezése és kezelése.
• Edge AI integrálása meglévő rendszerekbe és munkafolyamatokba.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások az Edge AI megvalósításában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek, fintech fejlesztőknek és AI szakértőknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének bevezetni a pénzügyi szolgáltatásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Csalásfelismerő rendszerek implementálása Edge AI segítségével.
• Ügyfélszolgálat fejlesztése AI-alapú megoldásokkal.
• Edge AI alkalmazása kockázatkezelésre és döntéshozatalra.
• Edge AI megoldások üzembe helyezése és kezelése pénzügyi környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű ipari mérnökök, gyártási szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének implementálni az ipari automatizációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az ipari automatizációban.
• Prediktív karbantartási megoldásokat implementálni az Edge AI segítségével.
• AI technikákat alkalmazni a gyártási folyamatok minőségellenőrzésében.
• Ipari folyamatokat optimalizálni az Edge AI segítségével.
• Edge AI megoldásokat telepíteni és kezelni ipari környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI fejlesztők, beágyazott rendszerek mérnökei és robotikai mérnökök számára készült, akik szeretnék optimalizálni és üzembe helyezni AI modelleket NVIDIA Jetson platformokon peremhálózati alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a peremhálózati AI és az NVIDIA Jetson hardver alapjait.
• AI modellek optimalizálása peremhálózati eszközökön történő üzembe helyezéshez.
• TensorRT használata a mélytanulási következtetések gyorsításához.
• AI modellek üzembe helyezése JetPack SDK és ONNX Runtime segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű robotikamérnökök, AI-fejlesztők és automatizálási szakemberek számára készült, akik az Edge AI-t szeretnék alkalmazni robotikai alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az autonóm rendszerekben.
• AI-modellek üzembe helyezése perem eszközökön valós idejű robotikához.
• AI-teljesítmény optimalizálása alacsony késleltetésű döntéshozatal érdekében.
• Számítógépes látás és érzékelőfúzió integrálása a robotikus autonómiához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű várostervezők, építészmérnökök és okosvárosi projektmenedzserek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI lehetőségeit okosvárosi kezdeményezésekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az okosvárosi infrastruktúrákban.
• Edge AI megoldások implementálása forgalomirányítás és felügyelet területén.
• Városi erőforrások optimalizálása Edge AI technológiák segítségével.
• Edge AI integrálása meglévő okosvárosi rendszerekbe.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az okosvárosi telepítések során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek, adattudósoknak és AI szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite előnyeit Edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ban.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modellek üzembe helyezése különböző edge eszközökön.
• Eszközök és technikák használata modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz.
• Gyakorlati Edge AI alkalmazások implementálása TensorFlow Lite segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára készült, akik szeretnének megismerni az Edge AI alapjait és bevezető alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapfogalmait és architektúráját.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Egyszerű Edge AI alkalmazások fejlesztése és üzembe helyezése.
• Az Edge AI használati eseteinek és előnyeinek azonosítása és megértése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI mérnökök, beágyazott fejlesztők és hardvermérnökök számára készült, akik AI-modelleket szeretnének implementálni alacsony fogyasztású eszközökön, miközben minimalizálják az energiafogyasztást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI energiahatékony eszközökön történő futtatásának kihívásait.
• Neurális hálózatok optimalizálása alacsony fogyasztású következtetésekhez.
• Kvantálás, metszés és modelltömörítési technikák alkalmazása.
• AI-modellek üzembe helyezése peremhálózati hardvereken minimális energiafogyasztással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű AI fejlesztők, gépi tanulási mérnökök és rendszerarchitektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni AI modeljeiket peremhálózati telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI modellek peremhálózati eszközökön történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Modelltömörítési technikák alkalmazása az AI modellek méretének és komplexitásának csökkentésére.
• Kvantálási módszerek használata a modell hatékonyságának növelésére peremhálózati hardveren.
• Metszés és egyéb optimalizációs technikák implementálása a modell teljesítményének javítására.
• Optimalizált AI modellek telepítése különböző peremhálózati eszközökre.