TinyML pro aplikace v prostředí IoT 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.

Tento 21hodinový training v České republice vede IT architekty v návrhu distribucních systémů nové generace. Prozkoumejte 6G, edge computing a integraci umělé inteligence pro nízkolatenční, škálovatelné infrastruktury. Získejte praktické dovednosti pro bezpečné, odolné a inteligentní edge architektury, aby vyhovovaly budoucím obchodním požadavkům.

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 praktické školení vedené instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno IT profesionálům a manažerům na střední úrovni, kteří chtějí pochopit potenciál IoT a výpočetnictví na okraji sítě při zvyšování efektivity, zpracovávání dat v reálném čase a podpoře inovací napříč různými odvětvími.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům IoT a výpočetnictví na okraji sítě a jejich roli v digitální transformaci.
• Identifikovat možnosti využití IoT a výpočetnictví na okraji sítě ve výrobním, logistickém a energetickém sektoru.
• Rozlišovat mezi architekturami výpočetnictví na okraji sítě a cloud computingu i jednotlivými scénáři nasazení.
• Implementovat řešení založená na výpočetnictví na okraji sítě určená k prediktivní údržbě a rozhodování v reálném čase.

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.

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.

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.

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.

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.