Edge AI Školení v Prague

Tento kurz vedený instruktorem v Prague (online nebo prezenčně) je určen pokročilým výzkumníkům v oblasti umělé inteligence, datovým vědcům a specialistům na bezpečnost, kteří chtějí implementovat techniky federovaného učení při trénování modelů AI napříč více zařízeními na okraji sítě při zachování soukromí dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a výhody federovaného učení v kontextu umělé inteligence na okraji sítě.
• Implementovat modely federovaného učení pomocí nástrojů TensorFlow Federated a PyTorch.
• Optimalizovat proces trénování AI na distribuovaných zařízeních na okraji sítě.
• Řešit výzvy spojené se soukromím a bezpečností dat v rámci federovaného učení.
• Nasadit a monitorovat systémy federovaného učení v reálných aplikacích.

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 živé školení vedené instruktorem Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je určeno technologům v oblasti maloobchodu, vývojářům umělé inteligence a obchodním analytikům na začátečnické až středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít řešení založená na Edge AI pro chytré systémy samoobslužného placení, správu skladových zásob a personalizovanou interakci se zákazníky.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět tomu, jak Edge AI zlepšuje provoz v maloobchodě i zákaznickou zkušenost.
• Implementovat chytré systémy samoobslužného placení s podporou umělé inteligence.
• Optimalizovat správu zásob pomocí reálného času sledování a analýzy dat.
• Využít počítačové vidění a umělou inteligenci k vytváření personalizovaných zážitků v obchodě.

Toto školení pod vedením instruktora v Prague (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 živé školení pod vedením instruktora Prague (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé vývojáře vestavěné umělé inteligence a specialisty na výpočty na okraji sítě, kteří chtějí doladit a optimalizovat lehké AI modely pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vybrat a přizpůsobit předtrénované modely vhodné pro nasazení na okraji sítě.
• Využít kvantizaci, prořezávání a další kompresní techniky ke snížení velikosti modelu a latence.
• Doladit modely pomocí přenosového učení tak, aby dosahovaly co nejlepších výsledků pro daný úkol.
• Nasadit optimalizované modely na skutečné hardwarové platformy určené k použití na okraji sítě.

Toto živé školení pod vedením instruktora v Prague (online nebo na místě) je určeno pro inženýry počítačového vidění, vývojáře AI a odborníky na IoT se středně pokročilými až pokročilými znalostmi, kteří chtějí implementovat a optimalizovat modely počítačového vidění pro reálné zpracování na hraničních zařízeních.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům Edge AI a jeho využití v oblasti počítačového vidění.
• Nasazovat optimalizované modely hlubokého učení na hraniční zařízení pro zpracování obrazu a videa v reálném čase.
• Využívat nástroje jako TensorFlow Lite, OpenVINO a NVIDIA Jetson SDK při nasazování modelů.
• Optimalizovat modely AI z hlediska výkonu, energetické efektivnosti a minimální latence.

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 praktické školení pod vedením instruktora Prague (online nebo na místě) je určeno pro robotičtí inženýři, vývojáře umělé inteligence a specialisty na automatizaci se středně pokročilou až pokročilou úrovní znalostí, kteří chtějí využít Edge AI při tvorbě robotických aplikací.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI v autonomních systémech.
• Nasazovat modely umělé inteligence na zařízení na okraji sítě pro operace robotů v reálném čase.
• Optimalizovat výkon modelů AI, aby docházelo k rozhodnutím s minimální latencí.
• Integrovat počítačové vidění a kombinaci různých senzorů pro zajištění plné autonomie robotů.

Tento praktický kurz v oblasti Prague vás provede nasazováním agentické AI na zařízeních s omezenými zdroji. Naučte se stavět, optimalizovat a spravovat lehké agenty pro lokální uvažování pomocí Pythonu, TensorFlow Lite a PyTorch Mobile, což přispěje ke zvýšení rychlosti, soukromí a spolehlivosti.

Toto praktické školení vedené instruktorem v Prague (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé inženýry v oblasti AI, vývojáře vestavěných systémů a konstruktéry hardwaru, kteří chtějí implementovat modely AI do zařízení s nízkou spotřebou energie při minimalizaci jejího využití.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit obtíže spojené s provozováním AI na zařízeních s nízkou spotřebou energie.
• Optimalizovat neuronové sítě pro inferování s minimální spotřebou energie.
• Využívat metody jako kvantizace, odstranění nepotřebných vah a komprese modelů.
• Nasazovat modely AI na edge hardware s co nejnižší spotřebou energie.

Toto školení pod vedením instruktora Prague (online nebo prezenčně) je určeno pro AI vývojáře, embedded inženýry a robotics inženýry středně pokročilé úrovně, kteří chtějí optimalizovat a nasazovat modely umělé inteligence na platformách NVIDIA Jetson určených pro edge aplikace.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům edge AI a hardwaru NVIDIA Jetson.
• Optimalizovat modely umělé inteligence pro nasazení na zařízeních typu edge.
• Využívat nástroj TensorRT k urychlení inferenční fáze hlubokého učení.
• Nasazovat modely umělé inteligence pomocí sady JetPack SDK a runtime prostředí ONNX.

Toto školení pod vedením lektora Prague (online nebo na místě) je určeno pro AI vývojáře, odborníky na strojové učení a systémové architekty se středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí optimalizovat AI modely pro nasazení na okraji sítě.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit výzvy a požadavky spojené s nasazením AI modelů na zařízeních na okraji sítě.
• Využívat techniky komprese modelů ke snížení jejich velikosti a složitosti.
• Používat metody kvantizace k zvýšení efektivity modelů na okrajovém hardwaru.
• Aplikovat techniky odstranění nepotřebných částí modelu a další optimalizační postupy ke zlepšení jejich výkonu.
• Nasazovat optimalizované AI modely na různá zařízení nacházející se na okraji sítě.

Tento instruktorem vedený živý školicí program v Prague (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 živé školení pod vedením instruktora v Prague (online nebo prezenčně) je určeno pro finanční profesionály střední úrovně, vývojáře ve fintechu a specialisty na AI, kteří chtějí implementovat řešení založená na Edge AI v oblasti financí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI ve finančních službách.
• Implementovat systémy na detekci podvodů využívající Edge AI.
• Zlepšit péči o klienty pomocí řešení založených na umělé inteligenci.
• Využít Edge AI k řízení rizik a rozhodování.
• Nasadit a spravovat řešení založená na Edge AI v finančním prostředí.

Toto školení pod vedením instruktora Prague (online nebo prezenčně) je určeno pro průmyslové inženýry, pracovníky ve výrobě a vývojáře umělé inteligence se středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí implementovat řešení Edge AI v průmyslové automatizaci.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Edge AI v průmyslové automatizaci.
• Implementovat řešení pro prediktivní údržbu s využitím Edge AI.
• Využít techniky umělé inteligence ke kontrole kvality ve výrobních procesech.
• Optimalizovat průmyslové procesy pomocí Edge AI.
• Nasazovat a spravovat řešení Edge AI v průmyslovém prostředí.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno vývojářům, datovým analytikům a odborníkům na umělou inteligenci na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro realizaci projektů v oblasti Edge AI.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy fungování TensorFlow Lite a jeho roli při vývoji Edge AI modelů.
• Vytvářet a optimalizovat modely umělé inteligence pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různá okrajová zařízení.
• Využívat nástroje a postupy pro konverzi a optimalizaci modelů.
• Implementovat praktické aplikace v oblasti Edge AI s využitím TensorFlow Lite.

Toto školení vedené instruktorem Prague (online nebo na místě) je určeno pro urbanisty, stavební inženýry a manažery projektů chytrých měst na středně pokročilé úrovni, kteří hodlají využít Edge AI pro své městské iniciativy.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli Edge AI v infrastruktuře chytrých měst.
• Implementovat řešení založená na Edge AI pro řízení dopravy a monitorování prostoru.
• Optimalizovat využití městských zdrojů pomocí technologií Edge AI.
• Integrovat Edge AI s již existujícími systémy chytrých měst.
• Řešit etické a regulační aspekty při zavádění technologií v chytrých městech.

Tento kurz s přímým výukovým vedením Prague (online nebo prezenčně) je určen pro odborníky na kybernetickou bezpečnost, správce systémů a výzkumníky etiky umělé inteligence, kteří chtějí zabezpečit a eticky nasadit řešení v oblasti Edge AI.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět výzvám v oblasti bezpečnosti a ochrany soukromí u Edge AI.
• Aplikovat osvědčené postupy při zabezpečování okrajových zařízení i dat na nich uložených.
• Vytvářet strategie pro minimalizaci bezpečnostních rizik při nasazování Edge AI.
• Řešit etické otázky a zajišťovat soulad s právními předpisy.
• Provádět bezpečnostní posouzení a audity u aplikací v oblasti Edge AI.

Toto školení pod vedením lektora Prague (online či prezenčně) je určeno pro inženýry robotiky, vývojáře autonomních vozidel a výzkumníky v oblasti umělé inteligence na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení pro autonomní systémy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli a přínosy Edge AI v autonomních systémech.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence určené k reálnému času zpracování na zařízeních typu edge.
• Implementovat řešení využívající Edge AI do autonomních vozidel, dronů a robotů.
• Navrhovat a optimalizovat řídicí systémy s využitím technologií Edge AI.
• Řešit etické a regulační aspekty při používání umělé inteligence v autonomních systémech.

Tento živý školicí kurz vedený instruktorem Prague (online nebo na místě) je určen pro zdravotnické odborníky středně pokročilé úrovně, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení ve zdravotnictví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a přínosům Edge AI ve zdravotnictví.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních typu edge pro použití v zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorující zdravotní stav pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etické a regulatorní aspekty používání umělé inteligence ve zdravotnictví.

Tento 21hodinový training v Prague 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 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 praktické školení pod vedením instruktora Prague (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 školení s instruktorem v reálném čase Prague (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.

Toto praktické školení vedené instruktorem Prague (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a IT profesionály středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí osvojit veškeré aspekty Edge AI – od teoretických základů až po její konkrétní implementaci včetně nastavení a nasazení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty Edge AI.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
• Vyvíjet, trénovat a optimalizovat modely určené k nasazení na okrajových zařízeních.
• Nasadit a spravovat aplikace využívající Edge AI.
• Integrovat Edge AI do stávajících systémů a pracovních postupů.
• Věnovat se etickým otázkám a osvědčeným postupům při implementaci Edge AI.

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 kurz s instruktorem probíhá živě v Prague (online či na místě) a je určen pro začínající vývojáře a IT profesionály, kteří si chtějí osvojit základy Edge AI a jejích prvních praktických využití.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty a architekturu Edge AI.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
• Vyvíjet a nasazovat jednoduché aplikace využívající Edge AI.
• Určit konkrétní oblasti využití a výhody technologie Edge AI.