TinyML IoT alkalmazásokhoz Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, AI mérnököknek és IoT szakértőknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok az Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-ra.
• Alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált AI modellek üzembe helyezése 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozatali rendszerek implementálása Edge AI és 5G kapcsolat segítségével.
• AI munkaterhelések optimalizálása a hatékony teljesítmény érdekében edge eszközökön.

Ez az oktató által vezetett képzés Magyarország területén a haladó szakembereket olyan készségekkel vértezi fel, amelyekkel teljes TinyML-folyamatokat tervezhetnek, optimalizálhatnak és telepíthetnek. A résztvevők megtanulják az adatgyűjtést, az alacsony fogyasztású modellek tanítását és a valós alkalmazások tesztelését gyakorlati laborok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

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, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei és AI fejlesztők számára készült, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak előnyeit a peremhálózati AI alkalmazásokban.
• Fejlesztői környezet beállítása TinyML projektekhez.
• AI modellek betanítása, optimalizálása és telepítése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkre.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használata valós TinyML alkalmazások megvalósításához.
• AI modellek optimalizálása energiahatékonyság és memóriamegszorítások szempontjából.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország helyszínen haladó szintű szakembereket készít fel a TinyML modellek erőforrás-korlátozott beágyazott eszközökre történő optimalizálására. A résztvevők kvantálást és metszést alkalmaznak, alacsony késleltetésű következtetési folyamatokat valósítanak meg, és a teljesítményt a memória- és energiakorlátokhoz viszonyítva mérik.

Ez az oktató által vezetett képzés Magyarország keretében felkészíti a haladó szintű szakembereket a TinyML-folyamatok biztonságossá tételére az edge-eszközökön. Megtanulja, hogyan vezessen be adatvédelmet megőrző technikákat, erősítse meg a modelleket a támadásokkal szemben, és alkalmazza a biztonságos adatkezelés legjobb gyakorlatait korlátozott erőforrású környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű mérnökök és adattudósok számára készült, akik meg szeretnék érteni a TinyML alapjait, felderíteni annak alkalmazásait, és AI modelleket szeretnének üzembe helyezni mikrovezérlőkön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és jelentőségét.
• Könnyű súlyú AI modelleket üzembe helyezni mikrovezérlőkön és peremhálózati eszközökön.
• Optimalizálni és finomhangolni a gépi tanulási modelleket alacsony energiafogyasztás érdekében.
• A TinyML-t valós alkalmazásokban használni, például gesztusfelismerés, anomáliadetekció és hangfeldolgozás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország haladó szintű szakembereknek mutatja be, hogyan integrálható a TinyML az öntudatos robotikába. A résztvevők optimalizált modelleket terveznek, eszközön belüli érzékelési csatornákat implementálnak, valamint beágyazott hardveren telepítenek könnyű mesterséges intelligenciát a valós idejű autonómia érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei, IoT fejlesztők és AI kutatók számára készült, akik TinyML technikákat szeretnének alkalmazni mesterséges intelligencia által hajtott alkalmazásokban energiahatékony hardvereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML és a peremhálózati mesterséges intelligencia alapjait.
• Könnyű súlyú AI modellek üzembe helyezése mikrovezérlőkön.
• AI következtetés optimalizálása alacsony energiafogyasztás érdekében.
• A TinyML integrálása valós IoT alkalmazásokkal.

Ez az oktató által vezetett élő képzés itt: Magyarország a TinyML-megoldások egészségügyi monitorozásban és diagnosztikában való megvalósítását tárgyalja. A résztvevők megtanulják, hogyan tervezzenek modelleket valós idejű egészségügyi adatokhoz, optimalizáljanak alacsony fogyasztású viselhető eszközökre, és biztosítsák a klinikai megbízhatóságot. Gyakorlati laboratóriumi feladatokat is tartalmaz.

Ez az Magyarország témájú, 21 órás oktató vezette kurzus képesíti a középhaladó szakembereket a TinyML okos mezőgazdaságra való kidolgozására. Megtanulják a könnyűsúlyú modellek építését, az edge AI és IoT integrálását, valamint a precíz öntözés és a kártevő-detektálás optimalizálását gyakorlati laboratóriumi környezetben.