TinyML: Spouštění umělé inteligence na zařízeních s extrémně nízkou spotřebou energie 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.

TinyML je metoda nasazování optimalizovaných strojově učících modelů na zařízení s omezenými prostředky, jako jsou mikrokontroléry.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro technicky zdatné odborníky na pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, optimalizovat a nasazovat celé TinyML pipeline.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci umět:

• Sbírat, připravovat a spravovat datové sady pro aplikace v rámci TinyML.
• Trénovat a optimalizovat modely určené k použití na nízkoenergetických mikrokontrolérech.
• Převádět modely do lehkých formátů vhodných pro zařízení na okraji sítě (edge).
• Nasazovat, testovat a monitorovat TinyML aplikace přímo na hardwaru.

Formát kurzu

• Přednášky s instruktorem a odborné diskuse.
• Praktická cvičení a opakované experimentování.
• Aktivní nasazování modelů na platformy založené na mikrokontrolérech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li školení upravit podle konkrétních nástrojů, hardwaru nebo interních postupů vaší organizace, kontaktujte nás pro domluvení detailů.

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 kurz vedený instruktorem (v online formátu nebo prezenčně) je určen pro inženýry vestavěných systémů a vývojáře AI na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry pomocí nástrojů TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace umělé inteligence na okraji sítě.
• Nastavit vývojové prostředí určené k tvorbě projektů v rámci TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasazovat modely umělé inteligence na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Využívat nástroje TensorFlow Lite a Edge Impulse k realizaci reálných aplikací využívajících TinyML.
• Optimalizovat modely AI tak, aby byly energeticky efektivní a vyhovovaly omezením paměti zařízení.

TinyML je praktikou nasazování modelů strojového učení na hardwaru s omezenými zdroji.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo přítomně) je zaměřeno na pokročilé praktiky, kteří chtějí optimalizovat modely TinyML pro rychlé a paměťově efektivní nasazení na vestavěná zařízení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Aplikovat techniky kvantizace, přistřihování a komprese k zmenšení velikosti modelu bez omezování přesnosti.
• Porovnávat modely TinyML podle latence, spotřeby paměti a energetické efektivity.
• Implementovat optimalizované odtokové trasy na mikrokontrolérech a hraničních zařízeních.
• Posuzovat kompromisy mezi výkonem, přesností a omezeními hardwaru.

Formát kurzu

• Prezentace vedená instruktorem podporovaná technickými ukázkami.
• Praktické cvičení optimalizace a porovnání výkonu.
• Praktická implementace potrubí TinyML v kontrolovaném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení přizpůsobené konkrétním hardwarovým platformám nebo interním pracovním postupům, nás kontaktujte pro přizpůsobení programu.

TinyML je přístup k nasazování modelů strojového učení na zařízeních s omezenými zdroji, která fungují na okraji sítě.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo přímo na místě) je zaměřena na odborníky pokročilé úrovně, kteří chtějí zabezpečit kanály TinyML a implementovat techniky ochrany soukromí v aplikacích hraničního umělé inteligence (AI).

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat bezpečnostní rizika specifická pro zpracování TinyML na zařízení.
• Implementovat mechanismy ochrany soukromí pro nasazení AI na hranici sítě.
• Zpevnit modely TinyML a vestavěné systémy proti adversním hrozbám.
• Aplikovat osvědčené postupy pro zabezpečení zacházení s daty v omezených prostředích.

Formát kurzu

• Angažující přednášky podporované diskusemi vedenými odborníkem.
• Praktické cvičení s důrazem na skutečné hrozebné scénáře.
• Rukojmí implementace pomocí vestavěných bezpečnostních a nástrojů TinyML.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požádat o upravenou verzi tohoto školení, aby se shodovala s jejich specifickými bezpečnostními a souladovými potřebami.

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.

TinyML je rámec pro nasazení modelů strojového učení na mikrokontrolérech s nízkým spotřebou a vložených platformách používaných v robotice a autonomních systémech.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na pokročilé profesionály, kteří chtějí integrovat do autonomních robotů, dronů a inteligentních řídících systémů založené schopnosti vnímání a rozhodování pomocí TinyML.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Návrh optimalizovaných modelů TinyML pro robotické aplikace.
• Implementace trubek vnímání na zařízení pro skutečnou autonomii v reálném čase.
• Integrace TinyML do stávajících robotických řídících rámů.
• Nasazení a testování lehkých AI modelů na vložené hardwarové platformy.

Formát kurzu

• Technické přednášky kombinované s interaktivními diskuzemi.
• Praktické laboratoře zaměřené na vložené robotické úkoly.
• Praktické cvičení simuluje reálné pracovní autonómni případy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro organizace specifické robotické prostředí lze přizpůsobení uspořádat na žádost.

TinyML představuje integraci strojového učení do nízkoenergetických a z hlediska zdrojů omezených nositelných i zdravotnických zařízení.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro praktiky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení založená na TinyML pro monitorování zdravotního stavu a diagnostické účely.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a nasadit modely TinyML pro okamžitý zpracování zdravotnických dat.
• Shromažďovat, předzpracovávat a vyhodnocovat data ze biosenzorů za účelem získání poznatků pomocí umělé inteligence.
• Optimalizovat modely pro nositelná zařízení s omezenou spotřebou energie a pamětí.
• Posuzovat klinickou využitelnost, spolehlivost a bezpečnost výsledků generovaných pomocí TinyML.

Formát kurzu

• Přednášky doplněné o živé ukázky a interaktivní diskuse.
• Praktické cvičení s daty z nositelných zařízení a nástroji určenými k práci s TinyML.
• Implementační úkoly v řízeném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li školení upravit tak, aby odpovídalo konkrétním zdravotnickým zařízením nebo regulatorním postupům, kontaktujte nás a program vám přizpůsobíme.

Tento kurz vedený lektorem (online nebo prezenčně) je určen pro vývojáře IoT středně pokročilé úrovně, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí využít TinyML při tvorbě systémů pro prediktivní údržbu, detekci anomálií a chytrých senzorů.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy 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 mikrokontrolery s nízkou spotřebou energie.
• Implementovat prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizovat modely TinyML tak, aby byly co nejméně náročné na energii i paměť.

TinyML je přístup k strojovému učení optimalizovaný pro malá zařízení s omezenými zdroji.

Tento kurz pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určen pro začátečníky i mírně pokročilé, kteří si chtějí vytvořit funkční aplikace založené na TinyML s využitím Raspberry Pi, Arduina a podobných mikrokontrolerů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Sbírat a připravovat data pro projekty v oblasti TinyML.
• Trénovat a optimalizovat malé modely strojového učení určené k nasazení na mikrokontrolery.
• Nasazovat modely TinyML na Raspberry Pi, Arduino a podobné desky.
• Vytvářet kompletní prototypy embedded AI systémů.

Forma kurzu

• Přednášky a diskuse pod vedením instruktora.
• Praktická cvičení a experimentování s reálným hardwarem.
• Práce na projektech v laboratorních podmínkách s reálnými zařízeními.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si upravit obsah kurzu podle vašeho konkrétního hardwaru či potřeb, kontaktujte nás a domluvíme se na potřebách.

TinyML je framework určený k nasazování strojově učících modelů na zařízení s omezenými výpočetními prostředky a nízkou spotřebou energie v terénu.

Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro odborníky na střední úrovni, kteří chtějí využít techniky TinyML při tvorbě řešení pro chytré zemědělství s cílem zvýšit automatizaci a lepší analýzu environmentálních podmínek.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a nasazovat modely TinyML určené k monitorování v zemědělství.
• Začleňovat umělou inteligenci na okraji sítě do systémů IoT za účelem automatizovaného sledování plodin.
• Využívat specializované nástroje k trénování a optimalizaci kompaktních modelů.
• Navrhovat pracovní postupy pro přesné zavlažování, detekci škůdců a analýzu prostředí.

Formát kurzu

• Průvodcovské prezentace a praktická odborná diskuse.
• Praktická cvičení s využitím reálných datových sad a zařízení.
• Experimenty ve speciálně připraveném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li mít kurz šitý na míru konkrétním zemědělským systémům, kontaktujte nás a domluvíme si přizpůsobení programu.