Курс за обучение по Edge AI в автономни системи

Това обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към телеком професионалисти на средно ниво, AI инженери и IoT специалисти, които искат да разберат как 5G мрежите ускоряват Edge AI приложенията.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основите на 5G технологията и нейното въздействие върху Edge AI.
• Внедряват AI модели, оптимизирани за приложения с ниска латентност в 5G среди.
• Реализират системи за взимане на решения в реално време с помощта на Edge AI и 5G свързаност.
• Оптимизират AI натоварванията за ефективна производителност на крайни устройства.

6G и интелигентният край е ориентиран към бъдещето курс, който разглежда интегрирането на безжичните технологии 6G с крайните изчисления, IoT екосистемите и обработката на данни, управлявана от изкуствен интелект, в подкрепа на интелигентни инфраструктури с ниска латентност и адаптивни възможности.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за ИТ архитекти на средно ниво, които желаят да разберат и проектират разпределени архитектури от следващо поколение, използвайки синергията между 6G свързаността и интелигентните крайни системи.

След завършване на този курс участниците ще могат:

• Да разбират как 6G ще трансформира крайните изчисления и IoT архитектурите.
• Да проектират разпределени системи за ултраниска латентност, висока честотна лента и автономни операции.
• Да интегрират изкуствен интелект и анализ на данни в крайната точка за интелигентно вземане на решения.
• Да планират мащабируеми, сигурни и устойчиви крайни инфраструктури, готови за 6G.
• Да оценяват бизнес и оперативни модели, които се отключват от конвергенцията между 6G и крайните изчисления.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Казуси и приложни упражнения за проектиране на архитектура.
• Практическа симулация с опционални инструменти за крайни или контейнерни среди.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI специалисти, изследователи и разработчици на напреднало ниво, които желаят да овладеят последните постижения в Edge AI, да оптимизират своите AI модели за внедряване на гранични устройства и да изследват специализирани приложения в различни индустрии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изследват напреднали техники за разработка и оптимизация на Edge AI модели.
• Прилагат авангардни стратегии за внедряване на AI модели на гранични устройства.
• Използват специализирани инструменти и рамки за напреднали Edge AI приложения.
• Оптимизират производителността и ефективността на Edge AI решенията.
• Изследват иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
• Адресират напреднали етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици, специалисти по данни и технологични ентусиасти на средно ниво, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели върху периферни устройства за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на периферния AI и неговите предимства.
• Настройват и конфигурират среда за периферни изчисления.
• Разработват, обучават и оптимизират AI модели за внедряване на периферията.
• Имплементират практически AI решения върху периферни устройства.
• Оценяват и подобряват производителността на модели, внедрени на периферията.
• Адресират етични съображения и такива за сигурност при приложения с периферен AI.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за специалисти по киберсигурност от напреднало ниво, AI инженери и IoT разработчици, които желаят да приложат стабилни мерки за сигурност и стратегии за устойчивост за Edge AI системи.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да разбират рисковете за сигурността и уязвимостите при внедряване на Edge AI.
• Да прилагат техники за криптиране и удостоверяване за защита на данните.
• Да проектират устойчиви Edge AI архитектури, способни да устоят на кибер заплахи.
• Да прилагат стратегии за сигурно внедряване на AI модели в периферни среди.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) са специализирани AI чипове, оптимизирани за инференция и обучение в сценарии за крайни устройства и центрове за данни.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да изграждат и внедряват AI модели, използвайки рамката BANGPy и софтуерния пакет за разработка Neuware върху хардуер Cambricon MLU.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират развойните среди на BANGPy и Neuware.
• Разработват и оптимизират базирани на Python и C++ модели за Cambricon MLU.
• Внедряват модели на крайни устройства и устройства в центрове за данни, работещи със среда за изпълнение Neuware.
• Интегрират работни потоци за машинно самообучение със специфични функции за ускорение на MLU.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа работа с BANGPy и Neuware за разработка и внедряване.
• Насочвани упражнения, фокусирани върху оптимизация, интеграция и тестване.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, съобразено с вашия модел устройство Cambricon или случай на употреба, моля, свържете се с нас за уточняване.

Инструментариумът Ascend CANN на Huawei позволява мощен AI извод на крайни устройства като Ascend 310. CANN предоставя основни инструменти за компилиране, оптимизиране и внедряване на модели в среда с ограничени изчислителни ресурси и памет.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и интегратори на средно ниво, които желаят да внедряват и оптимизират модели на крайни устройства Ascend, използвайки инструменталната верига CANN.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Подготвят и конвертират AI модели за Ascend 310, използвайки инструменти на CANN.
• Изграждат леки тръбопроводи за извод, използвайки MindSpore Lite и AscendCL.
• Оптимизират производителността на моделите за среди с ограничени изчислителни ресурси и памет.
• Внедряват и наблюдават AI приложения в реални сценарии за крайни устройства.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лабораторна работа с модели и сценарии, специфични за крайни устройства.
• Примери за внедряване на живо върху виртуален или физически хардуер за крайни устройства.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в агритехнологиите, IoT специалисти и инженери по изкуствен интелект от начинаещо до средно ниво, които искат да разработват и внедряват Edge AI решения за интелигентно земеделие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на Edge AI в прецизното земеделие.
• Внедряват системи за мониторинг на култури и добитък, задвижвани от изкуствен интелект.
• Разработват решения за автоматизирано напояване и наблюдение на околната среда.
• Оптимизират селскостопанската ефективност чрез използване на Edge AI анализи в реално време.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и IT специалисти на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране за Edge AI – от концепцията до практическото внедряване, включително настройка и пускане в експлоатация.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на Edge AI.
• Настройват и конфигурират Edge AI среди.
• Разработват, обучават и оптимизират Edge AI модели.
• Внедряват и управляват Edge AI приложения.
• Интегрират Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
• Разглеждат етични съображения и добри практики при внедряване на Edge AI.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по компютърно зрение на средно до напреднало ниво, AI разработчици и IoT професионалисти, които желаят да внедрят и оптимизират модели за компютърно зрение за обработка в реално време на крайни устройства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на Edge AI и неговите приложения в компютърното зрение.
• Внедряват оптимизирани модели за дълбоко обучение на крайни устройства за анализ на изображения и видео в реално време.
• Използват рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за внедряване на модели.
• Оптимизират AI модели за производителност, енергийна ефективност и изводи с ниска латентност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за финансови специалисти на средно ниво, разработчици на финтех и специалисти по изкуствен интелект, които желаят да внедрят Edge AI решения във финансовите услуги.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята на Edge AI във финансовите услуги.
• Внедряват системи за откриване на измами, използвайки Edge AI.
• Подобряват обслужването на клиенти чрез решения, управлявани от ИИ.
• Прилагат Edge AI за управление на риска и вземане на решения.
• Разгръщат и управляват Edge AI решения във финансови среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и AI разработчици, които искат да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята и ползите от Edge AI в здравеопазването.
• Разработват и внедряват AI модели на крайни устройства за здравни приложения.
• Прилагат Edge AI решения в носими устройства и диагностични инструменти.
• Проектират и внедряват системи за мониторинг на пациенти, използващи Edge AI.
• Адресират етични и регулаторни съображения при здравни AI приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери в промишлеността, професионалисти в производството и AI разработчици на средно ниво, които желаят да внедрят Edge AI решения в индустриалната автоматизация.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на Edge AI в индустриалната автоматизация.
• Внедряват решения за предсказуема поддръжка, използвайки Edge AI.
• Прилагат AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
• Оптимизират индустриални процеси, използвайки Edge AI.
• Внедряват и управляват Edge AI решения в индустриални среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които искат да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с възможности за интелигентна обработка на данни и анализи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на Edge AI и приложението му в IoT.
• Да настройват и конфигурират Edge AI среди за IoT устройства.
• Да разработват и внедряват AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
• Да внедряват обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
• Да интегрират Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
• Да разглеждат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Edge AI представлява внедряване на модели с изкуствен интелект директно върху устройства и машини в периферията на мрежата, което дава възможност за вземане на решения в реално време с минимално забавяне.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на вградените системи и IoT, които желаят да внедрят логически и контролни системи, задвижвани от AI, в производствени среди, където скоростта, надеждността и офлайн работата са от критично значение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират архитектурата и предимствата на Edge AI системите.
• Да изграждат и оптимизират AI модели за внедряване на вградени устройства.
• Да използват инструменти като TensorFlow Lite и OpenVINO за изводи с ниска латентност.
• Да интегрират периферна интелигентност със сензори, изпълнителни механизми и индустриални протоколи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практически занимания.
• Практическо внедряване в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.