Edge AI Školení v Prague

Tento instruktážní, živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro pokročilé AI výzkumníky, datové vědce a odborníky na bezpečnost, kteří chtějí implementovat techniky federativního učení pro školení AI modelů na více hraničních zařízeních s úctou k ochraně osobních dat.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a výhodám federativního učení ve výpočtech na okraji.
• Implementovat modely federativního učení pomocí TensorFlow Federated a PyTorch.
• Optimalizovat školení AI na distribuovaných hraničních zařízeních.
• Řešit výzvy ohledně ochrany dat a bezpečnosti ve federativním učení.
• Nasadit a monitorovat systémy federativního učení v reálných aplikacích.

Tento instruktorově provázený, živý kurz v Prague (online nebo na místním zařízení) je určen pro profesionály z oblasti agritechnologií, odborníky na IoT a inženýry AI, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat řešení Edge AI pro inteligentní farmáctví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI v prescision farmingu.
• Implementovat systémy monitorování plodin a hospodářských zvířat řízených umělou inteligencí.
• Vyvíjet automatizované systémy odtahovacích zařízení a prostředí pro čidla.
• Optimalizovat účinnost zemědělství s využitím reálně časových analýz Edge AI.

Tento instruktážní, živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro pokročilé odborníky na kybernetickou bezpečnost, inženýry umělé inteligence a vývojáře IoT, kteří chtějí implementovat silné opatření proti nebezpečenstvím a strategie odolnosti pro systémy Edge AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět bezpečnostním rizikům a ohrožením v nasazeních Edge AI.
• Implementovat šifrovací a autentizační techniky pro ochranu dat.
• Návrh odolných architektur Edge AI, které dokážou odolat kybernetickým hrozbám.
• Použít bezpečné strategie nasazování modelů umělé inteligence v okrajových prostředích.

Tento instruktorův vedený, živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro začátečníky až středně pokročilé odborníky z oblasti technologií ve výdeji, vývojáře AI a analytiky podniku, kteří chtějí aplikovat řešení Edge AI pro inteligentní systémy pokladn, správu skladu a individualizovanou zákaznickou interakci.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak Edge AI zlepšuje provoz ve výdeji a zákaznické zážitky.
• Implementovat AI-zásobené inteligentní systémy pokladn a bezkassa pro platby.
• Optimalizovat správu skladu pomocí časově realistického sledování a analýzy.
• Využívat počítačový zrak a AI pro individualizované zákaznické zážitky v obchodě.

Tento instruktážní, živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky z oblasti telekomunikací, inženýry AI a specialisty IoT, kteří chtějí zkoumat, jak síťová technologie 5G zrychluje aplikace Edge AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům technologie 5G a jejím dopadem na Edge AI.
• Nasazovat AI modely optimalizované pro aplikace s nízkou zpožděním v prostředí 5G.
• Implementovat systémy reálného času rozhodování pomocí Edge AI a propojení 5G.
• Optimalizovat AI náročnost pro efektivní výkon na zařízeních na okraji sítě.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro středně pokročilé vývojáře zavedených umělých inteligencí a odborníky na hranicové výpočty, kteří chtějí upravit a optimalizovat lehké modely AI pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vybrat a upravit přednavržené modely vhodné pro nasazení na hranicích.
• Použít kvantizaci, odstraňování nepotřebných částí a jiné kompresní techniky k snížení velikosti modelu a zpoždění.
• Upřesnit modely pomocí přenosného učení pro specifické úkoly.
• Nasadit optimalizované modely na reálných platformách hranicových zařízení.

Tento instruktorův živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry počítačového vidění, vývojáře AI a profesionály v oblasti IoT, kteří chtějí implementovat a optimalizovat modely počítačového vidění pro reálně časovou zpracování na hraničních zařízeních.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům Edge AI a jejím aplikacím v počítačovém vidění.
• Nasazovat optimalizované modely hlubokého učení na hraniční zařízení pro reálně časovou analýzu obrázků a videa.
• Používat frameworky jako TensorFlow Lite, OpenVINO a NVIDIA Jetson SDK pro nasazování modelů.
• Optimalizovat AI modely pro výkon, energetickou efektivitu a odolnost proti nízké latence.

Tento instruktorově řízené,živé školení v Prague (online nebo na místním přednáškovém zařízení) je určen pro středně kvalifikované inženýry s embedded systémy, vývojáře IoT a AI badatele, kteří chtějí implementovat techniky TinyML pro AI-zapojené aplikace na energeticky efektivní hardwaru.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a hraničního AI.
• Nasazovat lehké AI modely na mikrokontroléry.
• Optimalizovat AI dedukci pro nízkou spotřebu energie.
• Integrace TinyML s skutečnými IoT aplikacemi.

Tento instruktorovo prováděný, živý kurz v Prague (online nebo na místním zázemí) je určen pro střední a pokročilé odborníky v oblasti robotiky, vývojáře AI a specialisty na automatizaci, kteří chtějí implementovat Edge AI do aplikací pro robotiku.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli Edge AI v autonomních systémech.
• Nasazovat modely AI na hraničních zařízeních pro reálný čas robotiky.
• Optimalizovat výkon AI pro rozhodování s nízkou latencí.
• Integrace počítačového vidění a fúze senzorů pro autonomní robotiku.

Tento instruktorův kurz (živé školení) v Prague (online nebo na místě) je určen pro pokročilé AI inženýry, embedded vývojáře a hardware inženýry, kteří chtějí implementovat AI modely na zařízeních s nízkou spotřebu energie a minimalizovat energetický příkon.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět výzvám spouštění AI na energeticky efektivních zařízeních.
• Optimalizovat neuronové sítě pro odhad se zanedbatelnou spotřebu energie.
• Využívat kvantizaci, ořezávání a techniky kompresního modelování.
• Nasazovat AI modely na hraniční hardware s minimalizací energetického příkonu.

Tento instruktorův vedený, živý školení na místě (online nebo presenza) je určeno pro středně pokročilé AI vývojáře, embedded inženýry a robotické inženýry, kteří chtějí optimalizovat a nasadit AI modely na platformách NVIDIA Jetson pro hranicní aplikace.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům hraničního AI a hardwaru NVIDIA Jetson.
• Optimalizovat AI modely pro nasazení na hranicních zařízeních.
• Používat TensorRT pro zrychlení deep learning inference.
• Nasazovat AI modely pomocí JetPack SDK a ONNX Runtime.

Tento instruktorův trénink v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé AI vývojáře, inženýry strojového učení a architekty systémů, kteří chtějí optimalizovat AI modely pro nasazení na hraniční zařízení.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:

• Porozumět výzvám a požadavkům nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
• Používat techniky kompresi modelu pro zmenšení velikosti a složitosti AI modelů.
• Využívat kvantizační metody k posílení efektivity modelu na hraničním hardware.
• Implementovat odstraňování a další optimalizační techniky pro zlepšení výkonu modelu.
• Nasazovat optimalizované AI modely na různá hraniční zařízení.

Tato vedená školení (online nebo osobně) je určena pro středně pokročilé programátory, datové analytiky a technické nadšence, kteří si přejí získat praktické dovednosti v nasazení AI modelů na periferních zařízeních pro různá použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápět principy Edge AI a jejich výhody.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge computing.
• Vytvářet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na periferii.
• Implementovat praktické AI řešení na periferních zařízeních.
• Posoudit a zlepšit výkon modelů nasazených na periferii.
• Řešit etické a bezpečnostní otázky týkající se Edge AI aplikací.

Tento instruktorově provázený živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé finanční profesionály, vývojáře fintech a odborníky na AI, kteří chtějí implementovat řešení Edge AI ve finančních službách.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli Edge AI v finančních službách.
• Implementovat systémy detekce podvádění pomocí Edge AI.
• Zlepšit zákaznickou péci prostřednictvím řešení řízených umělou inteligencí.
• Použít Edge AI pro správu rizik a rozhodování.
• Nasadit a spravovat řešení Edge AI ve finančních prostředích.

Tento vedený instruktorem živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé průmyslové inženýry, profesionály z odvětví výroby a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat řešení Edge AI ve výrobní automatizaci.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI ve výrobní automatizaci.
• Implementovat řešení předvídavé údržby pomocí Edge AI.
• Použít techniky AI pro kontrolu kvality v procesech výroby.
• Optimalizovat průmyslové procesy pomocí Edge AI.
• Nasadit a spravovat řešení Edge AI ve výrobních prostředích.

Edge AI je nasazení umělých inteligencí modelů přímo na zařízeních a strojích na okraji sítě, což umožňuje rozhodování v reálném čase s minimálním zpožděním.

Tento instruktážně řízený živý kurz (online nebo na místech) je určen pro pokročilé odborníky v oblasti vložených systémů a IoT, kteří chtějí nasadit AI-povodné logické a řídící systémy do výrobních prostředí, kde je důležitá rychlost, spolehlivost a možnost provozu bez propojení s cloudem.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a přínosům systémů AI na okraji sítě.
• Vytvářet a optimalizovat AI modely pro nasazení v vložených zařízeních.
• Používat nástroje jako TensorFlow Lite a OpenVINO pro zpoždění minimalizace při dedukci.
• Integrace inteligence na okraji se senzory, aktuátory a průmyslovými protokoly.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný kurz, kontaktujte nás pro dohodu.

Tento instruktážní živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělá rozumění, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace s hranicemi AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TensorFlow Lite a jeho roli v hranicích AI.
• Vytvářet a optimalizovat AI modely pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různé zařízení s hranicemi.
• Používat nástroje a techniky pro převod a optimalizaci modelu.
• Implementovat praktické aplikace s hranicemi AI pomocí TensorFlow Lite.

Tento instruktážní živý výcvik na místě nebo online je určen pro středně pokročilé urbanistické plánovače, stavební inženýry a manažeře projektů smart city, kteří chtějí využít Edge AI pro iniciativy smart city.

Po absolvování tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Porozumět roli Edge AI ve infrastruktuře měst inteligentních.
• Implementovat řešení Edge AI pro správu dopravy a dohled.
• Optimalizovat městské zdroje pomocí technologií Edge AI.
• Integrace Edge AI s existujícími systémy smart city.
• Řešit etická a regulační aspekty nasazování inteligentních měst.

Tento instruktorově provázený živý kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, systémové správce a badatele v etice umělé inteligence, kteří chtějí zabezpečit a eticky nasadit řešení Edge AI.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Porozumět bezpečnostním a ochranným před dotykem v Edge AI.
• Implementovat nejlepší praktiky pro zabezpečení okrajových zařízení a dat.
• Vytvořit strategie k minimalizaci bezpečnostních rizik v nasazeních Edge AI.
• Zabývat se etickými aspekty a zajistit dodržování pravidel.
• Provádět bezpečnostní hodnocení a audit pro aplikace Edge AI.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé robotiky, vývojáře autonomních vozidel a AI badatele, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní řešení autonomních systémů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli a výhody Edge AI v autonomních systémech.
• Vytvářet a nasazovat AI modely pro reálně časové zpracování na zařízeních u okraje.
• Implementovat řešení Edge AI v autonomních vozidlech, dronů a robotice.
• Navrhovat a optimalizovat ovládací systémy pomocí Edge AI.
• Zabývat se etickými a regulativními aspekty aplikací autonomních systémů s AI.

Tento instruktorův vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotnické profesionály, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a výhodám Edge AI ve zdravotnictví.
• Vytvářet a nasazovat AI modely na zaokrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
• Implementovat Edge AI řešení v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorování pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etická a regulační aspekty aplikací AI ve zdravotnictví.

Edge AI umožňuje běh modelů umělé inteligence přímo na vestavěných nebo zařízeních s omezenými zdroji, čímž snižuje latenci a spotřebu energie a zvyšuje autonomii a ochranu soukromí v robotických systémech.

Toto instruktorem vedeno živé školení (online nebo přítomně) je určeno pro středně pokročilé vestavěné vývojáře a robotické inženýry, kteří chtějí implementovat techniky inferencí a optimalizace strojového učení přímo na hardwaru robotů pomocí TinyML a edge AI rámce.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a edge AI pro robotiku.
• Převést a nasadit AI modely pro inferenci na zařízení.
• Optimalizovat modely pro rychlost, velikost a energetickou efektivitu.
• Začlenit edge AI systémy do robotických ovládacích architektur.
• Hodnotit výkon a přesnost v reálných situacích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Konzultace s použitím TinyML a edge AI nástrojů.
• Poučné cvičení na vestavěných a robotických hardwarových platformách.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi prosím obraťte, abychom to zorganizovali.

Tento instruktorově vedený živý kurz na místě nebo online je určen pokročilým AI odborníkům, výzkumníkům a vývojářům, kteří chtějí mistrovat poslední pokroky ve Edge AI, optimalizovat své AI modely pro nasazení na hraniční zařízení a průzkoumat specializovaná použití v různých odvětvích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Průzkum pokročilých technik ve vývoji a optimalizaci modelů Edge AI.
• Implementovat nejmodernější strategie pro nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
• Využít specializované nástroje a rámce pro pokročilá použití Edge AI.
• Optimalizovat výkon a efektivitu řešení Edge AI.
• Průzkoumat inovativní případové studie a vyvážející trendy ve Edge AI.
• Adresovat pokročilé etické a bezpečnostní záležitosti v nasazování Edge AI.

Nástrojový balík Huawei Ascend CANN umožňuje výkonnou AI inferenci na okrajových zařízeních, jako je například Ascend 310. CANN poskytuje klíčové nástroje pro kompilaci, optimalizaci a nasazení modelů v prostředích s omezenými početními zdroji a pamětí.

Tato instruktážní školení (online nebo na místech) je určeno pro středně pokročilé AI vývojáře a integrační pracovníky, kteří chtějí nasadit a optimalizovat modely na okrajových zařízeních Ascend pomocí nástrojů CANN.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci moci:

• Připravit a převést AI modely pro Ascend 310 pomocí nástrojů CANN.
• Vytvářet lehké inference potrubí pomocí MindSpore Lite a AscendCL.
• Optimalizovat výkon modelu pro prostředí s omezenými početními zdroji a pamětí.
• Nasazovat a monitorovat AI aplikace v skutečných okrajových případůch použití.

Formát kurzu

• Interaktivní lekce a demonstrace.
• Praktické cvičení s modely a scénáři specifickými pro okrajová zařízení.
• Nástrojová ukázka nasazení na virtuálních nebo fyzických okrajových zařízeních.

Možnosti upravení kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás k domluvě.

Tento instruktážní až živý školení na místě nebo online je určeno pro středně pokročilé vývojáře, architekti systémů a odborníky z odvětví, kteří chtějí využít Edge AI ke zlepšení IoT aplikací s inteligentními funkcemi zpracování dat a analýzy.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy Edge AI a jejich aplikaci v IoT.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI pro IoT zařízení.
• Vytvářet a nasazovat AI modely na hranicových zařízeních pro IoT aplikace.
• Implementovat reálně časové zpracování dat a rozhodování v IoT systémech.
• Integrát Edge AI s různými IoT protokoly a platformami.
• Řešit etická úvahy a nejlepší praktiky v oblasti Edge AI pro IoT.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře IoT, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat TinyML pro prediktivní údržbu, detekci anomálií a aplikace inteligentních senzorů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy TinyML a jeho aplikací v IoT.
• Nastavte TinyML vývojové prostředí pro projekty IoT.
• Vyvíjejte a nasazujte modely ML na mikrokontrolérech s nízkou spotřebou.
• Implementujte prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizujte modely TinyML pro efektivní využití energie a paměti.

Tento instruktorovsky vedleživý trénink v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře a IT odborníky, kteří chtějí získat komplexní přehled o Edge AI od konceptu po praktickou implementaci, včetně nastavení a nasazení.

Do konce tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Pochopit základní pojmy Edge AI.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
• Vytvářet, školení a optimalizovat modely pro Edge AI.
• Nasadit a spravovat aplikace s Edge AI.
• Integrace Edge AI do stávajících systémů a pracovních postupů.
• Řešení etických aspektů a nejlepší praxe při implementaci Edge AI.

Toto instruktážní, živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé inženýry embedded systémů a vývojáře AI, kteří chtějí nasadit modely strojového učení na mikrokontrolery pomocí TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace hraniční AI.
• Nastavit vývojové prostředí pro projekty TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasadit modely AI na mikrokontrolery s nízkou spotřebu energie.
• Použít TensorFlow Lite a Edge Impulse k implementaci reálných aplikací TinyML.
• Optimalizovat modely AI pro energetickou účinnost a omezující faktory paměti.

Cambricon MLUs (Machine Learning jednotek) jsou specializované AI čipy optimalizované pro inferenci a trénování v scénářích na okraji a ve datacenterch.

Tento instruktorův živý kurz (online nebo na místě) je určen středně pokročilým vývojářům, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat AI modely pomocí frameworku BANGPy a SDK Neuware na hardwaru Cambricon MLU.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat vývojové prostředí pro BANGPy a Neuware.
• Vytvářet a optimalizovat modely založené na Python a C++ pro Cambricon MLU.
• Nasazovat modely do zařízení na okraji a ve datacenterch s běhícím runtimeem Neuware.
• Integrovat pracovní postupy ML se specifickými akcelerovanými funkcemi MLU.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Ruční použití BANGPy a Neuware pro vývoj a nasazení.
• Vedené cvičení zaměřené na optimalizaci, integraci a testování.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobený kurz založený na vašem modelu zařízení Cambricon nebo konkrétním případu použití, kontaktujte nás pro dohodu.

Tento instruktážní živý kurzy v Prague (online nebo na místě) jsou zaměřeny na začínající vývojáře a IT profesionály, kteří chtějí pochopit základy Edge AI a jeho první aplikace.

Po skončení tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Pochopit základní koncepty a architekturu Edge AI.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI.
• Vytvářet a nasazovat jednoduché aplikace Edge AI.
• Identifikovat a pochopit užití a výhody Edge AI.