Курс за обучение по Развертане на AI на микроконтролъри с TinyML

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разгледайте усъвършенствани техники в разработването и оптимизирането на модели на Edge AI.
• Приложете авангардни стратегии за внедряване на AI модели на крайни устройства.
• Използвайте специализирани инструменти и рамки за усъвършенствани Edge AI приложения.
• Оптимизирайте производителността и ефективността на решенията Edge AI.
• Разгледайте иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
• Обърнете внимание на разширени етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и технически ентусиасти, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели на крайни устройства за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на Edge AI и неговите предимства.
• Настройте и конфигурирайте периферната изчислителна среда.
• Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте AI модели за крайно внедряване.
• Внедрете практични AI решения на крайни устройства.
• Оценете и подобрете производителността на моделите, разгърнати на ръба.
• Обърнете внимание на етични съображения и съображения за сигурност в приложенията на Edge AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика на средно ниво, разработчици на автономни превозни средства и изследователи на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения за автономна система.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
• Разработвайте и внедрявайте AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
• Внедряване на Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
• Проектирайте и оптимизирайте системи за управление с помощта на Edge AI.
• Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в автономните AI приложения.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на Edge AI.
• Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
• Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте Edge AI модели.
• Внедрете и управлявайте Edge AI приложения.
• Интегрирайте Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
• Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на Edge AI.

Товата урочна, жива обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински професионалисти с средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които искат да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за приложения в здравеопазването.
• Въвеждат решения за Edge AI в носими устройства и диагностични инструменти.
• Проектират и разпространяват системи за мониторинг на пациенти с използване на Edge AI.
• Обръщат внимание на етични и регулаторни аспекти в приложенията на AI в здравеопазването.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на Edge AI в индустриалната автоматизация.
• Внедрете решения за предсказуема поддръжка с помощта на Edge AI.
• Прилагайте AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
• Оптимизирайте индустриалните процеси с помощта на Edge AI.
• Внедрете и управлявайте Edge AI решения в индустриални среди.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
• Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
• Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
• Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
• Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
• Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към градски плановици на средно ниво, строителни инженери и мениджъри на проекти за интелигентен град, които желаят да използват Edge AI за инициативи за интелигентен град.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на Edge AI в интелигентните градски инфраструктури.
• Внедряване на Edge AI решения за управление на трафика и наблюдение.
• Оптимизирайте градските ресурси с помощта на технологиите Edge AI.
• Интегрирайте Edge AI със съществуващи интелигентни градски системи.
• Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения при внедряването на интелигентни градове.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, специалисти по данни и AI практици, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Разработвайте и оптимизирайте AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Разположете TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Използвайте инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модела.
• Внедрете практически Edge AI приложения с помощта на TensorFlow Lite.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи разработчици и ИТ специалисти, които желаят да разберат основите на Edge AI и неговите уводни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции и архитектура на Edge AI.
• Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
• Разработвайте и внедрявайте прости приложения Edge AI.
• Идентифицирайте и разберете случаите на употреба и предимствата на Edge AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на AI на средно ниво, инженери по машинно обучение и системни архитекти, които желаят да оптимизират AI модели за крайно внедряване.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата и изискванията при внедряването на AI модели на крайни устройства.
• Прилагайте техники за компресиране на модели, за да намалите размера и сложността на AI моделите.
• Използвайте методи за квантуване, за да подобрите ефективността на модела на крайния хардуер.
• Приложете съкращаване и други техники за оптимизация, за да подобрите производителността на модела.
• Внедрете оптимизирани AI модели на различни крайни устройства.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на средно ниво, системни администратори и изследователи по етика на ИИ, които желаят да осигурят и внедрят етично решения на Edge AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата пред сигурността и поверителността в Edge AI.
• Приложете най-добрите практики за защита на периферни устройства и данни.
• Разработете стратегии за смекчаване на рисковете за сигурността при внедрявания на Edge AI.
• Обърнете внимание на етичните съображения и осигурете съответствие с разпоредбите.
• Извършвайте оценки на сигурността и одити за Edge AI приложения.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за инженери и специалисти по данни на начално ниво, които искат да разберат основните концепции, да изследват приложенията и да развернат модели на изкуствен интелигент на микроконтролъри.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на TinyML и неговата значимост.
• Развернат леки модели на изкуствен интелигент на микроконтролъри и устройства на края.
• Оптимизират и настройват модели на машинно обучение за намаляване на консумацията на енергия.
• Прилагат TinyML за реальни приложения, като например разпознаване на жестове, откриване на аномалии и обработка на аудио.

Този обучение с инструктор и живо участие (онлайн или на място) е предназначено за инженери на вградени системи с средно ниво, разработчици на IoT и изследователи на изкуствен интелект, които искат да имплементират техники на TinyML за приложения с изкуствен интелект на енергийно-ефективно оборудване.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на TinyML и edge AI.
• Разработват леки модели на AI на микроконтролъри.
• Оптимизират AI инференс за намален потребител на енергия.
• Интегрират TinyML с реални приложения на IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и AI практикуващи, които желаят да внедрят TinyML за предсказуема поддръжка, откриване на аномалии и интелигентни сензорни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TinyML и неговите приложения в IoT.
• Настройте TinyML среда за разработка за IoT проекти.
• Разработвайте и внедрявайте ML модели на микроконтролери с ниска мощност.
• Прилагане на предсказуема поддръжка и откриване на аномалии с помощта на TinyML.
• Оптимизирайте моделите TinyML за ефективно използване на енергия и памет.