Federované učení a umělá inteligence na okraji sítě 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.

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 školení vedené instruktorem České republice (online či prezenčně) je určeno pro pokročilé odborníky, kteří si chtějí osvojit nejnovější techniky federovaného učení a uplatnit je při realizaci rozsáhlých projektů v oblasti umělé inteligence.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizovat algoritmy federovaného učení za účelem zlepšení jejich výkonnosti.
• Zvládat distribuce dat, jež nejsou identicky rozdistribuovaná v rámci federovaného učení.
• Škálovat systémy federovaného učení pro masivní nasazení.
• Řešit otázky související s ochranou osobních údajů, bezpečností a etikou v pokročilých scénářích federovaného učení.

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.

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 interaktivní školení vedené lektorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající profesionály, kteří si chtějí osvojit základy federovaného učení a jeho praktické využití.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy federovaného učení.
• Implementovat základní algoritmy federovaného učení.
• Řešit problémy týkající se ochrany osobních údajů pomocí federovaného učení.
• Začlenit federované učení do stávajících postupů v oblasti umělé inteligence.

Tento živý školicí kurz vedený lektorem České republice (online nebo prezenčně) je určen pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit využívat techniky federovaného učení ke zvýšení ochrany dat a rozvoji spolupráce na projektech umělé inteligence ve finančnictví.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a výhodám federovaného učení v bankovnictví a pojišťovnictví.
• Vytvořit modely federovaného učení určené k použití ve finančních systémech s důrazem na ochranu soukromí.
• Společně analyzovat finanční data, aniž by došlo k narušení jejich důvěrnosti.
• Aplikovat federované učení na reálné situace – např. při detekci podvodů či řízení rizik.

Toto školení pod vedením lektora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály střední úrovně, kteří chtějí aplikovat principy federovaného učení ve zdravotnických scénářích, čímž zajistí ochranu dat a efektivní spolupráci mezi institucemi.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli federovaného učení ve zdravotnictví.
• Implementovat modely federovaného učení s důrazem na ochranu soukromí pacientských dat.
• Spolupracovat na trénování modelů umělé inteligence napříč více zdravotnickými institucemi.
• Aplikovat principy federovaného učení na reálné příklady ze zdravotnictví.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít federativní učení ke zdokonalování řešení v oblasti IoT a výpočetních okrajů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit zásady a výhody federativního učení v kontextu IoT a výpočetních okrajů.
• Implementovat modely federativního učení na zařízeních IoT pro decentralizované zpracování umělé inteligence.
• Snižovat latenci a zlepšovat schopnost vzít rozhodnutí v reálném čase ve výpočetních okrajích sítě.
• Řešit problémy spojené s ochranou dat a omezeními sítě v systémech IoT.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály střední úrovně, kteří si chtějí osvojit federované učení a využít ho k zajištění ochrany dat při vývoji systémů umělé inteligence.

Po skončení kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a výhody federovaného učení.
• Vytvářet modely strojového učení respektující soukromí s využitím technik federovaného učení.
• Překonávat problémy spojené s ochranou dat při decentralizovaném trénování modelů AI.
• Aplikovat federované učení v reálných situacích napříč různými odvětvími.

Toto živé školení pod vedením lektora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro profesionály v oblasti AI a dat, kteří mají zkušenosti na střední úrovni a chtějí porozumět i prakticky implementovat techniky federovaného učení zaměřené na ochranu soukromí při tvorbě strojových modelů a spolupráci nad distribuovanými datovými zdroji.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty a výhody federovaného učení.
• Implementovat strategie distribuovaného trénování AI modelů.
• Využívat techniky federovaného učení při realizaci spolupráce s citlivými daty.
• Prostudovat konkrétní příklady a praktické využití federovaného učení ve zdravotnictví a financích.