Курс за обучение по Федерирано обучение и Edge AI

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 на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които искат да овладеят авангардни техники за федеративно обучение и да ги приложат в широкомащабни проекти с изкуствен интелект.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират алгоритми за федеративно обучение за подобряване на производителността.
• Работят с нееднородно разпределени (non-IID) данни във федеративното обучение.
• Мащабират системи за федеративно обучение за широкомащабни внедрявания.
• Адресират аспекти на поверителност, сигурност и етика при напреднали сценарии на федеративно обучение.

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 професионалисти на начално ниво, които желаят да научат основите на федеративното обучение и практическите му приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират принципите на федеративното обучение.
• Прилагат основни алгоритми за федеративно обучение.
• Решават проблеми, свързани с поверителността на данните, чрез федеративно обучение.
• Интегрират федеративното обучение в съществуващи работни потоци с изкуствен интелект.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат техники за федерирано обучение, за да подобрят поверителността на данните и колаборативния изкуствен интелект във финансовата индустрия.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и ползите от федерираното обучение във финансите.
• Внедряват модели за федерирано обучение за финансови приложения, запазващи поверителността.
• Анализират финансови данни колаборативно, без да компрометират поверителността.
• Прилагат федерирано обучение в реални финансови сценарии, като откриване на измами и управление на риска.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат федерирано обучение в сценарии от здравеопазването, като осигурят поверителност на данните и ефективно сътрудничество между институциите.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на федерираното обучение в здравеопазването.
• Внедряват модели на федерирано обучение, като същевременно осигуряват поверителност на данните на пациентите.
• Сътрудничат при обучението на AI модели в множество здравни институции.
• Прилагат федерирано обучение в реални казуси от здравеопазването.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат федерирано обучение за оптимизиране на решения за IoT и изчисления в периферията.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и ползите от федерираното обучение в IoT и изчисленията в периферията.
• Внедряват модели на федерирано обучение върху IoT устройства за децентрализирана AI обработка.
• Намаляват забавянето и подобряват вземането на решения в реално време в среди за изчисления в периферията.
• Справят се с предизвикателства, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разберат и приложат федерираното обучение, за да осигурят поверителност на данните при разработката на ИИ.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират принципите и ползите от федерираното обучение.
• Изграждат модели за машинно обучение, запазващи поверителността, използвайки техники за федерирано обучение.
• Адресират предизвикателствата пред поверителността на данните при децентрализирано обучение на ИИ.
• Прилагат федерираното обучение в реални сценарии в различни индустрии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по изкуствен интелект и данни на средно ниво, които желаят да разберат и приложат техники за федерирано обучение за машинно обучение, запазващо поверителността, и за съвместни решения с изкуствен интелект върху разпределени източници на данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции и ползи от федерираното обучение.
• Прилагат стратегии за разпределено обучение на модели с изкуствен интелект.
• Използват техники за федерирано обучение за сигурно сътрудничество при работа с чувствителни данни.
• Разглеждат казуси и практически примери за федерирано обучение в здравеопазването и финансите.