Oбучения по Edge AI в България

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи на изкуствен интелект, учени по данни и специалисти по сигурност от напреднало ниво, които желаят да прилагат техники на федерирано обучение за трениране на AI модели на множество крайни устройства, като запазват поверителността на данните.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и предимствата на федерираното обучение в Edge AI.
• Прилагат модели на федерирано обучение, използвайки TensorFlow Federated и PyTorch.
• Оптимизират обучението на AI в разпределени крайни устройства.
• Адресират предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и сигурността при федерирано обучение.
• Внедряват и наблюдават системи за федерирано обучение в реални приложения.

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 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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно напреднали технологични специалисти в сферата на търговията на дребно, AI разработчици и бизнес анализатори, които желаят да прилагат Edge AI решения за интелигентни касови системи, управление на инвентара и персонализирано ангажиране на клиентите.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират как Edge AI подобрява операциите в търговията на дребно и клиентското изживяване.
• Внедряват задвижвани от изкуствен интелект интелигентни касови системи и системи за плащане без касиер.
• Оптимизират управлението на инвентара чрез проследяване и анализи в реално време.
• Използват компютърно зрение и изкуствен интелект за персонализирани изживявания в магазина.

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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на вграден изкуствен интелект и специалисти по edge изчисления на средно ниво, които желаят да настроят фино и оптимизират олекотени AI модели за внедряване върху устройства с ограничени ресурси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Избират и адаптират предварително обучени модели, подходящи за внедряване в edge среда.
• Прилагат квантуване, прунинг и други техники за компресиране, за да намалят размера на модела и латентността.
• Настройват фино модели чрез трансферно обучение за специфична за задачата производителност.
• Внедряват оптимизирани модели върху реални хардуерни edge платформи.

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 вградени инженери на средно ниво, IoT разработчици и AI изследователи, които желаят да внедрят TinyML техники за приложения, задвижвани от AI, върху енергийно ефективен хардуер.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и периферния AI.
• Внедряват леки AI модели върху микроконтролери.
• Оптимизират AI изводите за ниска консумация на енергия.
• Интегрират TinyML с реални IoT приложения.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към инженери по роботика на средно до напреднало ниво, разработчици на AI и специалисти по автоматизация, които искат да внедрят Edge AI за роботизирани приложения.

До края на обучението участниците ще могат да:

• разбират ролята на Edge AI в автономните системи;
• внедряват AI модели на гранични (edge) устройства за роботика в реално време;
• оптимизират производителността на AI за вземане на решения с ниска латентност;
• интегрират компютърно зрение и сензорно сливане за роботизирана автономност.

Edge & Lightweight Agents е практически курс, фокусиран върху внедряването на агентни AI натоварвания на устройства с ограничени ресурси. Участниците се научават да изграждат, оптимизират и управляват леки агенти, способни на локално разсъждение и извод, подобрявайки скоростта, поверителността и надеждността в разпределени среди. Курсът набляга на настройка на производителността, дизайн с ниска латентност и интеграция между хардуер и софтуер.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да внедрят и оптимизират агентни системи на устройство, използвайки Python и edge AI рамки.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и предизвикателствата при изпълнение на агентен AI на edge устройства.
• Проектират леки агентни цикли, подходящи за среди с ограничения.
• Внедряват локален извод, използвайки TensorFlow Lite, PyTorch Mobile и ONNX.
• Интегрират агенти със сензори, изпълнителни механизми и IoT платформи.
• Оптимизират производителността, консумацията на енергия и латентността за работа в реално време.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и практически демонстрации.
• Практическа разработка в локални или емулирани среди.
• Базирано на проекти обучение и насочвани упражнения за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

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

Това присъствено обучение на живо с инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за ИИ инженери на напреднало ниво, вградени разработчици и хардуерни инженери, които искат да внедрят ИИ модели на устройства с ниска консумация на енергия, като същевременно минимизират разхода на енергия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират предизвикателствата при изпълнение на ИИ върху енергийно ефективни устройства.
• Да оптимизират невронни мрежи за извод с ниска мощност.
• Да използват техники за квантоване, подрязване и компресиране на модели.
• Да внедряват ИИ модели върху периферен хардуер с минимална консумация на енергия.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици на средно ниво, инженери по вградени системи и инженери по роботика, които желаят да оптимизират и внедряват AI модели на платформи NVIDIA Jetson за периферни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на периферния AI и хардуера на NVIDIA Jetson.
• Оптимизират AI модели за внедряване на периферни устройства.
• Използват TensorRT за ускоряване на изводите от дълбокото обучение.
• Внедряват AI модели с помощта на JetPack SDK и ONNX Runtime.

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

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Разбират предизвикателствата и изискванията при внедряване на AI модели на крайни устройства.
• Прилагат техники за компресиране на модели, за да намалят размера и сложността на AI моделите.
• Използват методи за квантуване, за да подобрят ефективността на моделите на хардуер за крайни устройства.
• Прилагат подрязване и други оптимизационни техники за подобряване на производителността на моделите.
• Внедряват оптимизирани AI модели на различни крайни устройства.

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 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 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.

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.

Това обучение с инструктор 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:

• Да разбират основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Да разработват и оптимизират AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Да внедряват TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Да използват инструменти и техники за конвертиране и оптимизиране на модели.
• Да реализират практически Edge AI приложения, използвайки TensorFlow Lite.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към урбанисти, строителни инженери и ръководители на проекти за интелигентни градове от средно ниво, които желаят да използват Edge AI за инициативи за интелигентни градове.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на Edge AI в инфраструктури на интелигентни градове.
• Внедряват Edge AI решения за управление на трафика и видеонаблюдение.
• Оптимизират градски ресурси, използвайки Edge AI технологии.
• Интегрират Edge AI със съществуващи системи за интелигентни градове.
• Адресират етични и регулаторни съображения при внедрявания в интелигентни градове.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към специалисти по киберсигурност на средно ниво, системни администратори и изследователи в областта на етиката на AI, които желаят да внедряват сигурни и етични решения с периферен AI.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата пред сигурността и поверителността в периферния AI.
• Прилагат най-добри практики за защита на периферни устройства и данни.
• Разработват стратегии за намаляване на рисковете за сигурността при внедряване на периферен AI.
• Адресират етични съображения и осигуряват съответствие с регулациите.
• Извършват оценки и одити на сигурността за приложения с периферен AI.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за инженери по роботика, разработчици на автономни превозни средства и изследователи в областта на изкуствения интелект на средно ниво, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в автономните системи.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
• Разработват и внедряват AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
• Прилагат Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
• Проектират и оптимизират системи за управление, използвайки Edge AI.
• Адресират етични и регулаторни съображения при автономни AI приложения.

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.

Edge AI позволява на модели с изкуствен интелект да се изпълняват директно върху вградени или ресурсно ограничени устройства, като намалява забавянето и консумацията на енергия, същевременно повишавайки автономността и неприкосновеността на личните данни в роботизираните системи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към вградени разработчици и инженери по роботика със средно ниво на опит, които желаят да внедрят техники за машинно обучение и оптимизация на изводи директно върху роботизиран хардуер, използвайки TinyML и Edge AI рамки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на TinyML и Edge AI за роботика.
• Да конвертират и внедряват AI модели за инференция на устройство.
• Да оптимизират модели за скорост, размер и енергийна ефективност.
• Да интегрират Edge AI системи в архитектури за управление на роботи.
• Да оценяват производителността и точността в реални сценарии.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с използване на TinyML и Edge AI инструментални вериги.
• Практически задачи върху вградени и роботизирани хардуерни платформи.

Опции за персонализиране на курса

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

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.

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 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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и специалисти по ИИ, които желаят да внедрят TinyML за предсказваща поддръжка, откриване на аномалии и приложения за интелигентни сензори.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и приложенията му в IoT.
• Настройват среда за разработка на TinyML за IoT проекти.
• Разработват и внедряват ML модели на микроконтролери с ниска консумация.
• Внедряват предсказваща поддръжка и откриване на аномалии чрез TinyML.
• Оптимизират TinyML модели за ефективно използване на енергия и памет.

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 вградени системи и AI разработчици на средно ниво, които искат да внедряват модели за машинно обучение върху микроконтролери, използвайки TensorFlow Lite и Edge Impulse.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и ползите му за крайни AI приложения.
• Настройват среда за разработка на TinyML проекти.
• Обучават, оптимизират и внедряват AI модели върху микроконтролери с ниска консумация.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализиране на реални TinyML приложения.
• Оптимизират AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.

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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи разработчици и IT специалисти, които искат да разберат основите на Edge AI и неговите въвеждащи приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции и архитектура на Edge AI.
• Настройват и конфигурират среди за Edge AI.
• Разработват и внедряват прости Edge AI приложения.
• Идентифицират и разбират случаите на употреба и ползите от Edge AI.