Курс за обучение по TinyML: Запуск на AI на ултра-маломощни устройства на края на мрежата

Това е обучение с инструктор на живо (онлайн или на място), насочено към специалисти с среден уровень в телекомуникациите, инженери на изкуствен интелигент и специалисти по IoT, които искат да разберат как 5G мрежите ускоряват приложенията на Edge AI.

До края на това обучение участващите ще могат да:

• Разберат основните принципи на технологията 5G и нейното влияние върху Edge AI.
• Разгърнат модели на изкуствен интелигент, оптимизирани за приложения с ниско закъснение в среди на 5G.
• Въведат системи за вземане на решения в реално време, използвайки Edge AI и свързване с 5G.
• Оптимизират работните натоварвания на изкуствен интелигент за ефективна работа на периферните устройства.

6G и Интелигентния ръб е призрящ курс, който разглежда интеграцията на 6G безжични технологии с изчислителните системи на ръба, IoT екосистеми и AI-дривената обработка на данни за подкрепа на интелигентни, ниско-латентни и адаптивни инфраструктури.

Този курс с участието на преподавател (онлайн или на място) е насочен към IT архитекти средно ниво, които желаят да разберат и да проектират следващата генерация от дистрибуирани архитектури, възползвайки се от синергията на 6G свръзаността и интелигентните системи на ръба.

След завършването на курса, участниците ще могат да:

• Разберат как 6G ще трансформира изчислителните системи и архитектурите на ръба и IoT.
• Проектират дистрибуирани системи за ултра-ниска латентност, висока пропускана способност и автономни операции.
• Интегрират AI и анализ на данни на ръба за интелигентно принимане на решения.
• Планират масштабируеми, сигурни и устойчиви 6G-съобразни инфраструктури на ръба.
• Оценяват бизнес и операционни модели, възможни благодарение на синтезата между 6G и ръбовите технологии.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Изучаване на конкретни случаи и приложни архитектурни проекти.
• Практически симуляции с опционални инструменти за ръб или контейнери.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за аранжиране.

Това е обучение с инструктор, което се провежда в онлайн или офлайн формат и е насочено към напреднали практици, изследователи и разработчици на изкуствен интелигент, които искат да овладеят последните разработки в областта на Edge AI, да оптимизират своите модели на изкуствен интелигент за разгръщане на периферни устройства и да разгледат специализирани приложения в различни индустрии.

До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Разглеждат напреднали техники в разработката и оптимизацията на модели на Edge AI.
• Прилагат най-новите стратегии за разгръщане на модели на изкуствен интелигент на периферни устройства.
• Използват специализирани инструменти и рамки за напреднали приложения на Edge AI.
• Оптимизират производителността и ефективността на решенията на Edge AI.
• Разглеждат иновативни случаи на употреба и възходящи тенденции в Edge AI.
• Отговарят на напреднали етични и сигурностни разпоредби при разгръщането на Edge AI.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на средно ниво, научни работници по данни и техноложки ентусиасти, които искат да придобият практични умения за развертане на AI модели на устройства за обработка на периферния сигнал за различните приложения.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат принципите на Edge AI и неговите предимства.
• Настройват и конфигурират средата за обработка на периферния сигнал.
• Развиват, обучават и оптимизират AI модели за развертане на периферните устройства.
• Имплементират практични решения на AI на периферните устройства.
• Оценяват и подобряват производителността на модели, развернати на периферните устройства.
• Адресират етични и сигурностни разглеждания в приложенията на Edge AI.

TinyML е практиката за разграждане на оптимизирани модели за машинно учение в ресурсно ограничени краен устройства.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти на напреднат ниво, които искат да проектират, оптимизират и разграждат пълновалидни TinyML подизвършими.

Към завършването на това обучение, участниците ще научат как да:

• Събират, подготвят и управляват набори от данни за приложения TinyML.
• Обучават и оптимизират модели за микроконтролери с ниска мощност.
• Преобразуват модели в леки формати, подходящи за краен устройства.
• Разграждат, тестират и мониторират приложения TinyML в реални хардуерни окръжения.

Формат на курса

• Лекции, водени от инструктор, и технически дискусии.
• Практични лаборатории и итеративно експериментиране.
• Разграждане с ръка на платформи, базирани на микроконтролери.

Опции за персонализация на курса

• За да персонализирате обучението с конкретни инструменти, хардуерни платки или вътрешни работни процеси, моля свържете се с нас за организиране.

Това обучение с инструктор и в режиме реално време в България (онлайн или на място) е предназначено за специалисти по киберсигурност на напреднал нив, инженери по изкуствен интелект и разработчици на IoT, които искат да внедрят здрави мерки за сигурност и стратегии за устойчивост за системи на Edge AI.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат рисковете и уязвимостите в развертания на Edge AI.
• Внедрят техники за криптиране и аутентификация за защита на данните.
• Проектират устойчиви архитектури на Edge AI, които могат да издържат на киберзаплахи.
• Прилагат стратегии за сигурно развертане на модели на изкуствен интелект в периферни среди.

Този курс с инструктор, който се провежда на живо в България (онлайн или на място), е предназначен за инженерни специалисти с посредни знания в областта на вградените системи и разработчици на ИИ, които искат да разработат модели за машинно обучение на микроконтролъри с помощта на TensorFlow Lite и Edge Impulse.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Разберет основните принципи на TinyML и нейните преимущества за приложения на ИИ в крайната точка.
• Настроят развиваща среда за проекти в TinyML.
• Обучават, оптимизират и разгръщат модели на ИИ на микроконтролъри с ниско потребление на енергия.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализация на реални приложения в TinyML.
• Оптимизират модели на ИИ за ефективност на енергията и ограничения на паметта.

TinyML представлява практиката по разгъване на модели за машинно учение на устройства с много ограничени ресурси.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към напреднали практици, които искат да оптимизират TinyML модели за бързо изпълнение и ефективно разполагане с паметта при интегрираните устройства.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Применяват техники за квантизиране, подреждане и компресиране, за да намалят размера на моделите без жертва на точността.
• Оценят TinyML модели по параметри като бързодействие, разполагане с памет и енергийна ефективност.
• Реализират оптимизирани инференчни транспортни линии в микроконтролери и гранични устройства.
• Оценят компромисите между перформанса, точността и ограниченията на устройствата.

Формат на курса

• Презентации под ръководството на инструктор, подкрепени от технически демонстрации.
• Практични упражнения за оптимизация и сравнително тестиране на перформанса.
• Ръководени реализации на TinyML транспортни линии в контролирана лабораторна среда.

Опции за адаптиране на курса

• За обучение, подредено въз основа на конкретни хардверни платформи или интерни работни процеси, моля свържете се с нас за адаптиране на програмата.

TinyML е подход за разграждане на моделите за машинно учене на устройства с малка мощност и ограничен ресурс, които работят на края на мрежата.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или очно) е предназначено за професионалисти с висок ниво, които искат да защитят TinyML пайпрайни и да имплементират техники за запазване на поверителността в приложенията на края на мрежата.

В края на курса участниците ще могат да:

• Идентифицират уникалните за уредените устройства рискове за безопасността при извършването на TinyML.
• Применят механизми за запазване на поверителността в разграждането на AI на края на мрежата.
• Укрепват TinyML модели и вградени системи срещу враждебни уловки.
• Прилагат най-добри практики за сигурно управление на данни в околната среда с ограничения ресурс.

Формат на курса

• Интересни лекции, подкрепени от дискусии под ръководството на експерти.
• Практични упражнения с акцент върху реални сценарии за заплахи.
• Работа с вградени системи и инструменти на TinyML за постигане на сигурност.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискаят адаптирана версия на това обучение, за да се подреди според техните конкретни нужди за сигурност и съответствие.

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.

TinyML е рамка за разпространяване на модели за машинно обучение върху микроконтролери с ниско разходване на енергия и вградени платформи, използвани в роботика и автономни системи.

Този курс под наставничество (в режим на реално време или на място) се насочва към професионалисти на напредъчен ниво, които желаят да интегрират възможности за възприемане и взимане на решения базирани на TinyML в автономни роботи, дронове и разумни контролни системи.

По завършването на този курс участниците ще могат да:

• Проектират оптимизирани модели за TinyML за приложения в роботика.
• Построяват перцептивни пайплайнове на устройствата за реално време автономност.
• Интегрират TinyML във вече съществуващи роботични контролни рамки.
• Разпространяват и тестват леки модели за ИИ на вградени хардверни платформи.

Формат на курса

• Технически лекции, комбинирани с интерактивни обсъждания.
• Практически упражнения, фокусиращи се на задачи в роботика за вградени системи.
• Практични упражнения, имитиращи реални автономни работни процеси.

Опции за настройка на курса

• За организационно-специфични роботични среди, настройката може да бъде уредена по подразбиране.

TinyML е интеграцията на машинното обучение в устройствата с ниска мощност и ограничен ресурси, както медицинските и носимите устройства.

Това обучение, водено от инструктор, (онлайн или на място) е насочено към средноуровневи практици, които желаят да имплементират решения с TinyML за мониторинг и диагностика в здравеопазването.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Проектират и разпространяват TinyML модели за обработка в реално време на здравословни данни.
• Събират, предобработват и интерпретират биосензорните данни за взимане на решения с подкрепа на ИИ.
• Оптимизират модели за устройства с ниска мощност и ограничена памет.
• Оценяват клиничната релевантност, надеждността и безопасността на изходите от TinyML-ръководени решения.

Формат на курса

• Лекции, подкрепени от живи демонстрации и интерактивни дискусии.
• Практическа работа с данните на носимите устройства и TinyML фреймворки.
• Упражнения за имплементация в насочена лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, което се събира с конкретни медицински устройства или регулаторни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиран програмен план.

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.

TinyML е подход за машинно учение, оптимизиран за малки устройства с ограничени ресурси.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за започващи и средно ниво участващи, които желаят да изграждат работещи TinyML приложения с използване на Raspberry Pi, Arduino и подобни микроконтролери.

След завършването на обучението, участващите ще придобият уменията да:

• Събират и подготвят данни за TinyML проекти.
• Обучават и оптимизират малки модели на машинно учение за среда с микроконтролери.
• Разпространяват TinyML модели върху Raspberry Pi, Arduino и свързани платки.
• Развиват прототипи на ембедирани AI от начало до край.

Формат на курса

• Презентации и водени дискусии под ръководството на инструктор.
• Практически упражнения и практически експерименти.
• Проектна работа в живата лаборатория с реално хардуер.

Опции за персонализация на курса

• За подредено обучение, съобразено с вашия конкретен хардуер или случай на употреба, моля свържете се с нас за редиране.

TinyML е рамка за внедряване на модели за машинно обучение в нискоенергийни, ресурсно ограничени устройства на терена.

Това обучаване с преподавател (онлайн или на място) е предназначено за средноуровневи професионалисти, които искат да приложат техники на TinyML към решения за умното селско стопанство, които подобряват автоматизацията и околната интелигенция.

След завършване на тази програма участниците ще придобият уменията да:

• Построяват и внедряват модели на TinyML за аграрни сензорни приложения.
• Интегрират вътрешната AI в IoT екосистеми за автоматизирано наблюдение на културите.
• Използват специализирани инструменти за обучаване и оптимизация на леките модели.
• Разработват работни процеси за прецизно орошение, детекция на шкодливи организми и околната аналитика.

Формат на курса

• Ръководени предавания и приложни технически дискусии.
• Практично упражнение с реални набори от данни и устройства.
• Практическо експериментиране в подкрепена лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За адаптирани тренинги, съобразени с конкретни аграрни системи, моля свържете се с нас за персонализация на програмата.