Edge AI oktatás Csongrád

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (online vagy előadási) keretein belül azoknak a haladó szintű AI-kutatóknak, adattudósoknak és biztonsági szakembereknek szól, akik federált tanulási technikákat szeretnének alkalmazni AI-modellek edzőzésére több élrendszeren, adatvédelmi szempontból is.

Ez a képzés során a résztvevők képes lesznek:

• Megértik a federált tanulás alapelveit és előnyeit az Edge AI-ban.
• Federált tanulási modelleket valósítanak meg TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálják az AI-edzőtést eloszlított élrendszereken.
• Kezelik az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat a federált tanulásban.
• Telepítik és figyelik a federált tanulási rendszereket valós világbeli alkalmazásokban.

Ez a tanfolyam tanári vezetésével zajlik le Csongrád (online vagy helyszíni) kezdőtől középfokú agritech szakemberek, IoT szakértők és AI mérnökök számára, akik Edge AI megoldásokat szeretnének kifejleszteni és telepíteni smart farming céljára.

A tanfolyam befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• AI-alapú növény- és állatfelügyeleti rendszereket valósítani.
• Automatizált öntöző és környezeti érzékelési megoldásokat kifejleszteni.
• Optimálisan mezőgazdasági hatékonyságot biztosítani Edge AI analitikai adatok segítségével.

Ez az oktatóvezetésű, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az olyan előrejelzett szintű ciberbiztonsági szakemberek, mesterséges intelligencia mérnökök és IoT fejlesztők számára van szánva, akik megbízható biztonsági intézkedéseket és ellenálló stratégiákat szeretnének alkalmazni Edge AI rendszerekhez.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI telepítések biztonsági kockázatait és gyengéit.
• Adatvédelemre alkalmas titkosítási és hitelesítési technikákat alkalmaznak.
• Ellenálló Edge AI architektúrákat terveznek, amelyek ellenállhatnak a ciberfenyegetéseknek.
• Biztonságos AI modell telepítési stratégiákat alkalmaznak az edge környezetekben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád-ban (online vagy helyszínen) kezdők és középhangú vásárolási technológusok, AI-fejlesztők és üzleti analitikusok számára irányul, akik Edge AI megoldásokat szeretnének alkalmazni intelligens kasszaszámlázási rendszerekhez, készletenkezeléshez és személyre szabott ügyfélkapcsolathoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan javítja az Edge AI a vásárolási műveleteket és az ügyfélélményt.
• AI-alapú intelligens kasszaszámlázási és pénztár nélküli fizetési rendszerek bevezetését végrehajtani.
• Optimalizálni a készletenkezelést valós idejű követéssel és elemzéssel.
• Számítógépes látás és AI használatát a személyre szabott boltbeli élményekhez.

Ez az oktatóvezetett, élő tréning Csongrád (online vagy helyszíni) középfokú telekommunikációs szakemberek, AI mérnökök és IoT szakemberek számára szól, akik meg akarják ismerni, hogyan gyorsítanak 5G hálózatok az Edge AI alkalmazásokat.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-re.
• 5G környezetben alacsony késleltetésű alkalmazásokra optimalizált AI modelleket telepíteni.
• Valós időben döntéshozási rendszereket valósítani Edge AI és 5G kapcsolattal.
• AI munkaterheléseket optimalizálni hatékony teljesítményre élek eszközökön.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célja, hogy az intermediate szintű embedded AI fejlesztők és az edge computing szakértők finomítsák és optimalizálják a könnyű AI modelleket erőforrás-korlátozott eszközökre történő telepítésre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Kiválasztani és adaptálni előre képzett modelleket, amelyeket edge telepítésre alkalmasak.
• Alkalmaznia a kvantizálást, a vágást és más kompressziós technikákat a modell méretének és a késleltetés csökkentése érdekében.
• Finomítani a modelleket átvett tanulással feladat-specifikus teljesítmény érdekében.
• Optimalizált modelleket telepíteni valódi edge hardver platformokon.

Ez tanfolyam, amelyet oktató vezet (online vagy helyszínen), a középhozzáférhetőségű és előhaladott szintű számítógépes látás mérnökeinek, mesterséges intelligencia fejlesztőinek és IoT szakembereknek szánja, akik számítógépes látásmodelleket szeretnének valós időben feldolgozni szélső eszközökön.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI alapjait és alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Optimalizált mélytanulási modelleket telepítenek szélső eszközökön valós idejű kép- és videofeldolgozáshoz.
• Keretrendszereket használnak, mint a TensorFlow Lite, OpenVINO és NVIDIA Jetson SDK a modell telepítéséhez.
• Optimálják az AI modelleket teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű levezetés szempontjából.

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 a tanfolyam, amelyet tanár vezet, Csongrád (online vagy előadáson) tartanak, a középhaladó és haladó szintű robotikai mérnökök, AI fejlesztők és automatizálási szakemberek számára szánva, akik Edge AI-t szeretnének alkalmazni robotikai alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az autonóm rendszerekben.
• AI-modelleket telepíteni élekészülékekre valós idejű robotikához.
• Optimálni az AI teljesítményét alacsony késleltetésű döntéshozatalhoz.
• Beépíteni a számítógépes látást és a szenzor-összefűzést a robotikus autonómiához.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI mérnökök, beágyazott fejlesztők és hardver mérnökök számára szánt, akik AI modelleket szeretnének alkalmazni alacsony energiafogyasztású eszközökön energiafogyasztás minimalizálása mellett.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI futtatásának kihívásait energiahatékony eszközökön.
• Optimalizálni a neurális hálózatokat alacsony energiafogyasztású inferenciához.
• Quantization, pruning és modellkompressziós technikákat használni.
• Alacsony energiafogyasztású edge hardverre telepíteni az AI modelleket.

Ez a tanfolyam, amely tanárvezetett és élőképes (online vagy előadói) formátumban zajlik, azoknak az AI fejlesztőknek, beágyazott rendszerek mérnökeinek és robotika mérnökeinek szánva, akik érdeklődnek az AI modelloptimalizálásban és telepítésben NVIDIA Jetson platformokon perifériás alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a perifériás AI alapjait és a NVIDIA Jetson hardvert.
• AI modelleket optimalizálni perifériás eszközökhöz való telepítéshez.
• TensorRT használatát gyorsítani mélytanulási következtetésekre.
• AI modelleket telepíteni JetPack SDK és ONNX Runtime használatával.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (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 oktatóvezetett, élő tanfolyam Csongrád (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 oktatóvezetett, élő képzést Csongrád (online vagy helyszínen) a középfokú pénzügyi szakembereknek, a fintech fejlesztőknek és az AI szakembereknek szánjuk, akik Edge AI megoldásokat szeretnének implementálni a pénzügyi szolgáltatásokban.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Fraud detection rendszereket valósítsanak meg Edge AI segítségével.
• Az AI vezérlő megoldásokkal javítsák a ügyfélszolgálatot.
• Alkalmazzák az Edge AI-t a kockázatkezelésre és döntéshozatalra.
• Telepítsenek és kezeljenek Edge AI megoldásokat pénzügyi környezetben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (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.

Edge AI az az AI-modellek közvetlen telepítése eszközökön és gépeken a hálózat szélén, amivel valós idejű döntéshozást lehetővé tesz minimalis késleltetéssel.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan fejlett szintű beágyazott és IoT szakembereket célozza, akik AI-vezérelt logikát és vezérlőrendszereket szeretnének telepíteni gyártási környezetben, ahol a sebesség, az állandóság és az offline működés kritikus.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az edge AI rendszerek architektúráját és előnyeit.
• AI-modellek építése és optimalizálása telepítésre beágyazott eszközökön.
• Alacsony késleltetésű következtetéshez TensorFlow Lite és OpenVINO eszközök használata.
• Edge intelligencia integrálása szenzorokkal, működtetőelemekkel és ipari protokollokkal.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kérésére kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megtárgyaljuk.

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 a tanárvezetett, élő képzés Csongrád (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 a tanárvezetett, élő képzés Csongrád (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 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 a tanárvezetett, élő edzést Csongrád (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.

Ettőn vezette, élő képzést Csongrád (online vagy helyszínen) célcsoportja a haladó szintű AI gyakorlók, kutatók és fejlesztők, akik szeretnék megszerezni az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni az AI modelljeiket az edge telepítéshez, és kutatni a különböző iparágakban történő különleges alkalmazásokat.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: Explorálni az Edge AI modellfejlesztés és optimalizálás haladó technikáit. Megvalósítani a legújabb stratégiákat az AI modelljeinek telepítéséhez az edge eszközökön. Használni különleges eszközöket és keretrendszereket az Edge AI haladó alkalmazásaihoz. Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát. Kutatni a Edge AI innovatív alkalmazásait és új irányzatait. Kezelni a Edge AI telepítések haladó etikai és biztonsági kérdéseit.

A Huawei Ascend CANN eszköztára lehetővé teszi a hatékony AI-inferencinget szegélyeszközökön, mint például az Ascend 310. A CANN olyan alapvető eszközöket biztosít a modellök fordításához, optimalizálásához és telepítéséhez, ahol számítási kapacitás és memóriát korlátozva kell dolgozni.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadások) képzés célközönsége azok a középfokú AI-fejlesztők és integrátorok, akik azt szeretnék, hogy modelleket telepítsenek és optimalizáljanak Ascend szegélyeszközökön a CANN eszközlánccal.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modelleket készíteni és átalakítani Ascend 310-eszközök számára a CANN eszközök használatával.
• Könnyű inferencing-pipelinet építeni MindSpore Lite és AscendCL segítségével.
• Modellteljesítményt optimalizálni korlátozott számítási és memóriakapacitású környezetben.
• AI-alkalmazásokat telepíteni és monitorozni valós életbeli szegélyeszközökön.

A képzés formája

• Interaktív előadás és demonstráció.
• Szegélyeszközökön specifikus modellekkel és jelenetekkel kapcsolatos gyakorlati munkák.
• Virtuális vagy fizikai szegélyhardveren való élő telepítési példák.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kérésére vegye fel velünk a kapcsolatot.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Csongrád (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 az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-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.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (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.

Az oktató vezette, élő képzés Csongrád (online vagy helyszínen) célja az intermediális szintű beágyazott rendszerek mérnökeinek és AI fejlesztőinek az, akik machine learning modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkön TensorFlow Lite és Edge Impulse segítségével.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és az előnyöket az edge AI alkalmazásokhoz.
• Beállítani a fejlesztői környezetet TinyML projektekhez.
• Kiképzi, optimalizálja és telepíti az AI modelleket alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használatát valós TinyML alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja az AI modelleket az energiahatékonyság és memóriakorlátok tekintetében.

Cambricon MLUs (Machine Learning egységek) speciális AI-chip-ek, optimalizálva az inferencia és a tanításra szegélyi és adatközponti környezetekben.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek szól, akik a BANGPy keretrendszer és a Neuware SDK segítségével szeretnének AI-modelleket építeni és telepíteni Cambricon MLU hardveren.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a BANGPy és Neuware fejlesztői környezeteket.
• Python- és C++-alapú modelleket fejleszteni és optimalizálni Cambricon MLU-khoz.
• Modelleket telepíteni szegélyi és adatközponti eszközökre, amelyeken Neuware futtatókörnyezet működik.
• ML-munkafolyamatokat integrálni MLU-specifikus gyorsítói jellemzőkkel.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• BANGPy és Neuware használata fejlesztés és telepítés során gyakorlati módon.
• Optimalizálás, integrálás és tesztelésre összpontosító vezetett gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatát Cambricon eszközmodellek vagy felhasználási esetek alapján kérhetik, vegyék fel velünk a kapcsolatot a megszervezéshez.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (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.