Nasazení umělé inteligence na mikrokontroléry s využitím TinyML 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.

Tento instruktorem vedený živý školicí program v České republice (online nebo na místě) je určen vývojářům střední úrovně, data scientistům a nadšeným technickým entuziastům, kteří si chtějí osvojit praktické dovednosti v nasazování AI modelů na edge zařízení pro různé aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy Edge AI a jejich výhody.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge výpočet.
• Vyvíjet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na edge.
• Implementovat praktická AI řešení na edge zařízeních.
• Hodnotit a zlepšovat výkon modelů nasazených na edge.
• Zohlednit etické a bezpečnostní aspekty v aplikacích Edge AI.

Toto školení vedené instruktorem v oblasti České republice vybaví pokročilé profesionály dovednostmi pro navrhování, optimalizaci a nasazování kompletních TinyML potrubí. Účastníci se naučí sbírat data, trénovat nízkoproudé modely a testovat reálné aplikace pomocí praktických laboratoří.

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.

Tento kuráz vedený lektorem, živý trénink v České republice připraví pokročilé praktiky k optimalizaci modelů TinyML pro vestavěná zařízení s omezenými zdroji. Účastníci aplikují kvantizaci a ořez, implementují inferenční potrubí s nízkou latencí a benchmarkují výkon v souladu s limity paměti a energie.

Toto školení vedené instruktorem v České republice umožňuje pokročilým profesionálům zabezpečit pipeline TinyML na edge zařízeních. Naučíte se implementovat techniky chránící soukromí, zvýšit odolnost modelů vůči adversariálním hrozbám a uplatnit nejlepší postupy pro bezpečné zpracování dat v omezených prostředích.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající inženýry a datové vědce, kteří se chtějí seznámit se základy TinyML, objevit jeho praktické využití a nasadit modely umělé inteligence na mikrokontroléry.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho význam.
• Nasadit lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry a zařízení na okraji sítě.
• Optimalizovat a ladit modely strojového učení tak, aby spotřebovávaly co nejméně energie.
• Využít TinyML v reálných situacích – například k rozpoznávání gest, detekci anomálií či zpracování zvuku.

Tento lekci vedoucí výuce v České republice naučí pokročilé profesionály, jak integrovat TinyML do autonomní robotiky. Účastníci budou navrhovat optimalizované modely, implementovat pipeline pro vnímání přímo na zařízení a nasazovat lehkou umělou inteligenci na vestavěný hardware pro autonomii v reálném čase.

Toto živé školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo přímo u vás) je určeno pro embedded inženýry středně pokročilé úrovně, vývojáře IoT a výzkumníky umělé inteligence, kteří chtějí využít metody TinyML při tvorbě aplikací s AI na hardwaru s nízkou energetickou náročností.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a umělé inteligence na okrajových zařízeních.
• Nasazovat lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry.
• Optimalizovat provádění algoritmů AI pro minimální spotřebu energie.
• Integrovat technologie TinyML do reálných aplikací v oblasti IoT.

Toto živé školení s lektorem v České republice zahrnuje implementaci řešení TinyML pro monitorování a diagnostiku v oblasti zdravotní péče. Účastníci se naučí návrhu modelů pro zdravotní data v reálném čase, optimalizaci pro energeticky úsporná nositelná zařízení a zajištění klinické spolehlivosti. Součástí jsou praktické laboratorní cvičení.

Toto školení s instruktorem v reálném čase České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro vývojáře IoT, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít TinyML k prediktivní údržbě, detekci anomálií a tvorbě chytrých senzorových aplikací.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a jeho využití v prostředí IoT.
• Nastavit vývojové prostředí pro TinyML určené k projektům v oblasti IoT.
• Vytvářet a nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Implementovat prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizovat modely TinyML tak, aby využívaly energii a paměť co nejefektivněji.

Tento 21hodinový kurz vedený lektorem v oblasti České republice umožní profesionálům s prostřední úrovní znalostí nasadit TinyML v chytém zemědělství. Naučte se vytvářet lehké modely, integrovat edge AI s IoT a optimalizovat precizní zavlažování a detekci škodlivého hmyzu v praktickém laboratorním prostředí.