Edge AI pro chytrá města Počítačový Kurz

Toto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno telekomunikačním profesionálům, inženýrům AI a specialistům na IoT středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí seznámit s tím, jak 5G sítě urychlují fungování aplikací založených na Edge AI.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy technologie 5G a její vliv na Edge AI.
• Nasadit modely umělé inteligence optimalizované pro aplikace s nízkou latencí v prostředí 5G sítí.
• Vytvořit systémy pro okamžité rozhodování využívající Edge AI a připojení k síti 5G.
• Optimalizovat zátěž umělé inteligence tak, aby dosahovala efektivního výkonu na zařízeních na okraji sítě.

Kurz „6G a inteligentní okrajová infrastruktura“ se zabývá integrací technologií 6G s okrajovým výpočtem, ekosystémy IoT a zpracováním dat pomocí umělé inteligence za účelem vytvoření chytrých, reakčně rychlých a adaptivních infrastruktur.

Jedná se o praktický kurz vedený instruktorem (online či prezenčně), určený pro IT architekty středně pokročilé úrovně, kteří chtějí pochopit a navrhnout distribuované architektury budoucnosti využívající synergii mezi 6G síťovým připojením a inteligentními okrajovými systémy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět tomu, jak 6G ovlivní vývoj okrajových výpočtů a architektur IoT.
• Navrhnout distribuované systémy s extrémně nízkou latencí, vysokou šířkou pásma a schopností samostatného fungování.
• Začlenit umělou inteligenci a analytiku dat do okrajových systémů pro inteligentní rozhodování.
• Plánovat škálovatelné, bezpečné a odolné infrastruktury připravené na 6G a okrajové výpočty.
• Posoudit obchodní a provozní modely vznikající díky kombinaci 6G a okrajových systémů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Studie případů a praktická cvičení v návrhu architektur.
• Praktické simulace s možností použití nástrojů pro okrajové systémy nebo kontejnery.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravený kurz, kontaktujte nás a domluvíme podrobnosti.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé odborníky na umělou inteligenci, výzkumníky a vývojáře, kteří si přejí osvojit aktuální trendy v Edge AI, optimalizovat své modely pro nasazení na okrajových zařízeních a prozkoumat speciální aplikace napříč různými odvětvími.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Prozkoumat pokročilé techniky vývoje a optimalizace modelů Edge AI.
• Implementovat špičkové strategie nasazení modelů umělé inteligence na okrajová zařízení.
• Využívat specializované nástroje a frameworky pro pokročilé aplikace Edge AI.
• Optimalizovat výkon a efektivitu řešení založených na Edge AI.
• Objevovat inovativní případy využití a nově se objevující trendy v oblasti Edge AI.
• Řešit pokročilé etické otázky a bezpečnostní aspekty při nasazování Edge AI.

Toto živé školení pod vedením lektora v České republice (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům, datovým vědcům a technicky založeným nadšencům na středně pokročilé úrovni, kteří si chtějí osvojit praktické dovednosti při nasazování modelů AI na zařízeních na okraji sítě v různých aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům AI na okraji sítě a jejím výhodám.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro výpočty na okraji sítě.
• Vyvíjet, trénovat a optimalizovat modely AI určené k nasazení na zařízeních na okraji sítě.
• Implementovat konkrétní řešení s využitím AI na taková zařízení.
• Vyhodnocovat a zlepšovat výkon nasazených modelů.
• Řešit etické a bezpečnostní aspekty při využívání AI na okraji sítě.

Toto živé školení vedené instruktorem České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, inženýry umělé inteligence a vývojáře IoT, kteří chtějí zavést robustní bezpečnostní opatření a strategie pro odolnost systémů Edge AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět bezpečnostním rizikům a zranitelnostem při nasazování systémů Edge AI.
• Implementovat techniky šifrování a autentizace za účelem ochrany dat.
• Navrhnout odolné architektury Edge AI, které dokáží odolávat kybernetickým útokům.
• Aplikovat bezpečné strategie nasazování modelů umělé inteligence v prostředí edge.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) jsou specializované AI čipy optimalizované pro inferenci i trénování modelů v prostředích edge zařízení i datových center.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí vytvářet a nasazovat AI modely pomocí frameworku BANGPy a sady nástrojů Neuware na hardwaru Cambricon MLU.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat vývojová prostředí pro BANGPy a Neuware.
• Vytvářet a optimalizovat modely v Pythonu i C++ určené k běhu na Cambricon MLU.
• Nasazovat modely do edge zařízení či datových center vybavených runtime prostředím Neuware.
• Integrovat pracovní postupy strojového učení s technologiemi akcelerace specifickými pro MLU.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktické cvičení s využitím nástrojů BANGPy a Neuware pro vývoj i nasazování modelů.
• Řízená cvičení zaměřená na optimalizaci, integraci a testování modelů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete upravit obsah kurzu podle konkrétního modelu Cambricon zařízení či vašich potřeb, kontaktujte nás a domluvíme se na potřebách.

Nástrojová sada Ascend CANN od společnosti Huawei umožňuje efektivní inferenci umělé inteligence na zařízeních na okraji sítě, včetně čipu Ascend 310. CANN poskytuje důležité nástroje pro kompilaci, optimalizaci a nasazení modelů i v prostředích s omezenými výpočetními kapacitami a pamětí.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro AI vývojáře a integrovatele na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí nasazovat a optimalizovat modely na zařízeních Ascend pomocí nástrojového řetězce CANN.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Připravovat a převádět modely umělé inteligence pro použití na čipu Ascend 310 pomocí nástrojů CANN.
• Vytvářet lehké infrastruktury pro inferenci s využitím nástroje MindSpore Lite a rozhraní AscendCL.
• Optimalizovat výkon modelů tak, aby vyhovoval omezeným výpočetním a paměťovým zdrojům.
• Nasazovat a monitorovat aplikace AI v reálných scénářích na okraji sítě.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a praktické ukázky.
• Cvičení v laboratořích s modely a scénáři specifickými pro zařízení na okraji sítě.
• Reálné příklady nasazení na virtuálním nebo fyzickém hardwaru na okraji sítě.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat školení upravené na míru, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

Toto živé školení vedené lektorem v <míst> (online či prezenčně) je určeno pro začínající i středně pokročilé profesionály v oblasti agrotechniky, specialisty na IoT a inženýry AI, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat řešení založená na Edge AI pro chytré farmy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit, jaký je význam Edge AI v precizním zemědělství.
• Vytvořit systémy na sledování plodin a dobytka s využitím umělé inteligence.
• Vyvinout řešení pro automatizované zavlažování a monitorování prostředí.
• Zvýšit efektivitu zemědělské produkce díky reálným analýzám generovaným Edge AI.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online či prezenčně) je určeno pro inženýry robotiky, vývojáře autonomních vozidel a výzkumníky v oblasti umělé inteligence na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení pro autonomní systémy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli a přínosy Edge AI v autonomních systémech.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence určené k reálnému času zpracování na zařízeních typu edge.
• Implementovat řešení využívající Edge AI do autonomních vozidel, dronů a robotů.
• Navrhovat a optimalizovat řídicí systémy s využitím technologií Edge AI.
• Řešit etické a regulační aspekty při používání umělé inteligence v autonomních systémech.

Toto praktické školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a IT profesionály středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí osvojit veškeré aspekty Edge AI – od teoretických základů až po její konkrétní implementaci včetně nastavení a nasazení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty Edge AI.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
• Vyvíjet, trénovat a optimalizovat modely určené k nasazení na okrajových zařízeních.
• Nasadit a spravovat aplikace využívající Edge AI.
• Integrovat Edge AI do stávajících systémů a pracovních postupů.
• Věnovat se etickým otázkám a osvědčeným postupům při implementaci Edge AI.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro inženýry počítačového vidění, vývojáře AI a odborníky na IoT se středně pokročilými až pokročilými znalostmi, kteří chtějí implementovat a optimalizovat modely počítačového vidění pro reálné zpracování na hraničních zařízeních.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům Edge AI a jeho využití v oblasti počítačového vidění.
• Nasazovat optimalizované modely hlubokého učení na hraniční zařízení pro zpracování obrazu a videa v reálném čase.
• Využívat nástroje jako TensorFlow Lite, OpenVINO a NVIDIA Jetson SDK při nasazování modelů.
• Optimalizovat modely AI z hlediska výkonu, energetické efektivnosti a minimální latence.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro finanční profesionály střední úrovně, vývojáře ve fintechu a specialisty na AI, kteří chtějí implementovat řešení založená na Edge AI v oblasti financí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI ve finančních službách.
• Implementovat systémy na detekci podvodů využívající Edge AI.
• Zlepšit péči o klienty pomocí řešení založených na umělé inteligenci.
• Využít Edge AI k řízení rizik a rozhodování.
• Nasadit a spravovat řešení založená na Edge AI v finančním prostředí.

Tento živý školicí kurz vedený instruktorem České republice (online nebo na místě) je určen pro zdravotnické odborníky středně pokročilé úrovně, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení ve zdravotnictví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a přínosům Edge AI ve zdravotnictví.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních typu edge pro použití v zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorující zdravotní stav pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etické a regulatorní aspekty používání umělé inteligence ve zdravotnictví.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro průmyslové inženýry, pracovníky ve výrobě a vývojáře umělé inteligence se středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí implementovat řešení Edge AI v průmyslové automatizaci.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI v průmyslové automatizaci.
• Implementovat řešení pro prediktivní údržbu s využitím Edge AI.
• Využít techniky umělé inteligence ke kontrole kvality ve výrobních procesech.
• Optimalizovat průmyslové procesy pomocí Edge AI.
• Nasazovat a spravovat řešení Edge AI v průmyslovém prostředí.

Toto praktické školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře středně pokročilé úrovně, systémové architekty a profesionály z průmyslu, kteří chtějí využít Edge AI k posílení svých IoT aplikací prostřednictvím inteligentního zpracování dat a analýz.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy technologie Edge AI a její využití v prostředí IoT.
• Nastavit a konfigurovat prostředí Edge AI pro zařízení IoT.
• Vytvářet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních na okraji sítě určených k použití v aplikacích IoT.
• Provádět okamžité zpracování dat a rozhodování v systémech IoT.
• Integrovat Edge AI s různými protokoly a platformami IoT.
• Zohledňovat etická hlediska a dodržovat osvědčené postupy při využívání Edge AI v prostředí IoT.