Edge AI обучение в България

Този курс с инструктор, който се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначен за изследователи на изкуствен интелигент с напреднал ниво, данъчни учени и специалисти по сигурност, които искат да имплементират техники за федеративно обучение за обучение на модели на изкуствен интелигент върху множество периферни устройства, като запазят приватността на данните.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат принципите и преимуществата на федеративно обучение в Edge AI.
• Имплементират модели за федеративно обучение с помощта на TensorFlow Federated и PyTorch.
• Оптимизират обучението на изкуствен интелигент върху разпределени периферни устройства.
• Решават предизвикателствата в областта на приватността на данните и сигурността в федеративно обучение.
• Разпредяват и следят федеративни системи за обучение в реални приложения.

Товата насочена, инструктор-ведена жива обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти в областта на агротехнологиите на начално и средно ниво, специалисти по IoT и инженери на AI, които искат да разработват и внедряват решения за Edge AI за умно земеделие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Edge AI в прецизното земеделие.
• Внедряват системи за мониторинг на реколтите и добитъка, управлявани от AI.
• Разработват автоматични системи за напояване и решения за сензори на околната среда.
• Оптимизират ефективността на земеделието чрез анализ на Edge AI в реално време.

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.

Това обучение с инструктор, проведено на живо (онлайн или на място), е предназначено за технолози на розницата, разработчици на AI и бизнес анализи, с начално до средно ниво, които искат да приложат решения за Edge AI за умни каси, управление на запаси и персонализиран клиентски ангажимент.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат как Edge AI подобрява операциите в розницата и клиентския опит.
• Осъществят AI-подпомагано умно касиране и касиране без касиер.
• Оптимизират управлението на запаси с реално време за следене и анализи.
• Използват компютърно зрение и AI за персонализирани опити в магазина.

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.

Това водено от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) се насочва към средно ниво въвеждащи ръководители по вградената AI и специалисти по разпространено изчисление, които искат да оптимизират лековесни модели с AI за изпълнение на устройства с ограничени ресурси.

По края на това обучение, участниците ще могат да:

• Избират и адаптират предварително обучени модели, подходящи за изпълнение с разпространено AI.
• Применяват квантизиране, прюниране и други техники за компресия, за да намалят размера на моделите и задълбочаването.
• Оптимизират модели чрез преучаване за по-добра производителност при конкретни задачи.
• Изпълняват оптимизираните модели на реални платформи с разпространено AI.

Този обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място) е предназначено за инженери на компютърно зрение на средно до напреднал ниво, разработчици на изкуствен интелигент и специалисти по IoT, които искат да имплементират и оптимизират модели за компютърно зрение за обработка в реално време на устройства с краен възел.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на Edge AI и нейните приложения в компютърното зрение.
• Разпредят оптимизирани дълбоки обучаващи модели на устройства с краен възел за анализ на изображения и видео в реално време.
• Използват рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за разпредяване на модели.
• Оптимизират модели на изкуствен интелигент за производителност, ефективност на енергията и инференция с ниска закъснение.

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.

Този обучаващ курс, воден от инструктор в България (онлайн или на място), е предназначен за роботни инженери, разработчици на изкуствен интелект и специалисти по автоматизация с интермедиен до напреднал ниво, които искат да имплементират Edge AI за приложения в роботната техника.

До края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат ролята на Edge AI в автономни системи.
• Разгръщат модели на AI на периферни устройства за реално време роботна техника.
• Оптимизират производителността на AI за бързо вземане на решения.
• Интегрират компютърно зрение и сензорна фузия за автономност в роботната техника.

Edge & Lightweight Agents едно практически обучение, насочено към разпространяване на агентски ИИ заредки в устройства с ограничени ресурси. Участниците учат да изграждат, оптимизират и управляват леки агенти, способни за локално разсъждаване и инференция, което подобрява скоростта, поверителността и надеждността в дистрибуирани среди. Обучението акцентира върху оптимизацията на производителността, проектирането с ниска латентност и интеграцията между хардуер и софтуер.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с промежуточен ниво, които искат да имплементират и оптимизират агентски системи на устройства с използване на Python и ИИ фреймуърки за ръбовите технологии.

По завършването на обучението участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и предизвиканията при изпълнение на ИИ агенти в ръбовни устройства.
• Проектират леки цикли на агенти, подходящи за среди с ограничени ресурси.
• Имплементират локална инференция с TensorFlow Lite, PyTorch Mobile и ONNX.
• Интегрират агентите с датчици, актуатори и IoT платформи.
• Оптимизират производителността, използването на енергия и латентността за реално-временна операция.

Формат на обучението

• Интерактивни лекции и практически демонстрации.
• Работа с разработка в местни или емулираните среди.
• Проектно обучение и насочени упражнения за имплементация.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за специалисти по изкуствен интелект на напреднал нив, разработчици на вградени системи и инженери на хардуер, които искат да реализират модели на изкуствен интелект на устройства с ниска мощност, минимализирайки енергийното потребление.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разбират предизвикателствата на изпълнението на изкуствен интелект на енергийно-ефективни устройства.
• Оптимизират нейронни мрежи за инференция с ниска мощност.
• Използват техники за квантизация, подрязване и компресия на модели.
• Разгръщат модели на изкуствен интелект на едж хардуер с минимално използване на енергия.

Това обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за AI разработчици на среден ниво, вградени инженери и роботични инженери, които искат да оптимизират и разпоклаят AI модели на платформите NVIDIA Jetson за приложения на периферията.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на AI на периферията и хардуера на NVIDIA Jetson.
• Опитимизират AI модели за разпоклащане на периферни устройства.
• Използват TensorRT за ускоряване на инференс при дълбоко обучение.
• Разпоклаят AI модели с помощта на JetPack SDK и ONNX Runtime.

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на умни системи на средно ниво, инженери на машинен учене и системни архитекти, които искат да оптимизират модели на умна система за разпространение на периферни устройства.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат предизвикателствата и изискванията за разпространение на модели на умна система на периферни устройства.
• Прилагат техники за компресия на модели, за да намалят големината и сложността на модели на умна система.
• Използват методи за квантизация, за да подобрят ефикасността на моделите на периферно оборудване.
• Прилагат техники за подрязване и други оптимизации, за да подобрят изпълнението на моделите.
• Разпространяват оптимизирани модели на умна система на различни периферни устройства.

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.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за финансови професионалисти на средно ниво, разработчици на финансови технологии и специалисти по изкуствен интелект, които искат да внедряват решения на Edge AI в финансовите услуги.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Edge AI в финансовите услуги.
• Внедряват системи за откриване на измами с помощта на Edge AI.
• Улучшават обслужването на клиенти чрез решения, управлявани от AI.
• Прилагат Edge AI за управление на рисковете и вземане на решения.
• Разработват и управляват решения на Edge AI в финансовите среди.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е предназначен за индустриални инженери със среден ниво на компетентност, специалисти в производството и разработчици на AI, които искат да внедрят решения на Edge AI в автоматизацията на производството.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Edge AI в автоматизацията на производството.
• Внедрят решения за предиктивно поддръжане с Edge AI.
• Прилагат AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
• Оптимизират индустриалните процеси с Edge AI.
• Разпространяват и управляват решения на Edge AI в индустриални среди.

Edge AI е разверването на модели на изкуствен интелигент в устройства и машини на периферията на мрежата, което позволява решението на решения в реално време с минимална закъснение.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за напреднали ембедирани и IoT професионалисти, които искат да развернат логика и системи за управление, засичени с AI в производствени среди, където скоростта, надежността и офлайн работата са критични.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и преимуществата на системи за Edge AI.
• Създават и оптимизират модели на AI за разверване на ембедирани устройства.
• Използват инструменти като TensorFlow Lite и OpenVINO за инференция с минимално закъснение.
• Интегрират периферна интелигентност с сензори, актуатори и индустриални протоколи.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практически имплементация в реално лабораторно средище.

Опции за персонализиране на курса

• За заявяване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво знания, данъчни научници и практици на изкуствен интелект, които искат да използват TensorFlow Lite за приложения на Edge AI.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на TensorFlow Lite и неговата роля в Edge AI.
• Развиват и оптимизират модели на изкуствен интелект с TensorFlow Lite.
• Разгръщат модели на TensorFlow Lite на различни уреди на края.
• Използват инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модели.
• Реализират практични приложения на Edge AI с TensorFlow Lite.

Този курс с инструктор, който се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначен за средно ниво урбанисти, цивилни инженери и мениджъри на проекти за умни градове, които искат да използват Edge AI за инициативи за умни градове.

Към края на този обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Edge AI в инфраструктурите на умни градове.
• Имплементират решения за Edge AI за управление на трафика и наблюдение.
• Оптимизират градските ресурси с използването на технологии за Edge AI.
• Интегрират Edge AI с вече съществуващи системи на умни градове.
• Разглеждат етични и регулаторни съображения при разпръскването на умни градове.

Това обучение, водено от инструктор, в живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по киберсигурност на средно ниво, системати администратори и изследователи на етика в изкуствен интелигент, които искат да осигурят и етично разпространяват решения за Edge AI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберете предизвикателствата за сигурност и почивка в Edge AI.
• Прилагат най-добрите практики за осигуряване на устройствата на периферията и данните.
• Разработвате стратегии за намаляване на рисковете за сигурност при разпространението на решения за Edge AI.
• Обръщайте внимание на етичните разсъждения и осигурявайте съответствие с регулациите.
• Извършвате оценки за сигурност и аудит на приложения за Edge AI.

Този курс с инструктор, който се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначен за роботични инженери със средно ниво на знания, разработчици на автономни превозни средства и изследователи в областта на изкуственото интелигентност, които искат да използват Edge AI за иновативни решения за автономни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята и предимствата на Edge AI в автономни системи.
• Разработват и разпознаят AI модели за реално време обработка на уредни устройства.
• Имплементират Edge AI решения в автономни превозни средства, дрони и роботика.
• Дизайнат и оптимизират системи за управление с използване на Edge AI.
• Отговарят на етични и регулаторни разсъждения в автономни приложения на AI.

Този курс, воден от инструктор, се провежда живо в България (онлайн или на място) и е насочен към медицински специалисти средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на изкуствен интелект, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

По завършване на това обучение, участниците ще могат:

• Да разберат ролята и предимствата на Edge AI в медицината.
• Разработват и внедряват модели с изкуствен интелект за устройства на края на мрежата, предназначени за медицински приложения.
• Да имплементират решения Edge AI в носими устройства и диагностични инструменти.
• Дизайн и внедряване на системи за мониторинг на пациентите, използвайки Edge AI.
• Да разгледат етичните и регулаторни предпазливи в приложенията на медицинския изкуствен интелект.

Edge AI позволява моделите за изкуствен интелект да работят директно върху ембедирани или с ограничени ресурси устройства, намалявайки латентната забавяне и разходите на енергия, докато увеличава автономността и защитата на данните в роботни системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средно ниво ембедирани разработчици и инженери по роботи, които желаят да имплементират техники за извършване на моделите и оптимизация директно върху роботни хардуер, използвайки TinyML и рамки за Edge AI.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на TinyML и Edge AI за роботика.
• Конвертират и разгъват моделите за извършване на устройствата.
• Оптимизират моделите за скорост, размер и енергиен ефективност.
• Интегрират системи с Edge AI в роботни контролни архитектури.
• Оценяват перформанса и точността в реални ситуации.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа работа с TinyML и инструменти за Edge AI.
• Пратични упражнения на ембедирани и роботни хардуер платформи.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля създадете връзка с нас, за да го организираме.

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.

Инструментите на Huawei's Ascend CANN позволяват мощна AI инференция на уредове с периферно обработване като Ascend 310. CANN предоставя основни инструменти за компилиране, оптимизиране и развертане на модели, където изискванията към изчислителните мощности и паметта са ограничени.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за AI разработчици и интегратори на среден ниво, които желаят да развернат и оптимизират модели на уредове с периферно обработване от Ascend, използвайки инструментите на CANN.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Подготвят и превърнат AI модели за Ascend 310, използвайки инструментите на CANN.
• Създават леки инференционни пайплайни с MindSpore Lite и AscendCL.
• Оптимизират производителността на моделите за ограничени изчислителни и паметни среди.
• Развертят и мониторират AI приложения в реални сценарии с периферно обработване.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и демонстрации.
• Практически лабораторни упражнения с модели и сценарии специфични за периферните устройства.
• Примери за живо развертане на виртуални или физически периферни уредове.

Опции за персонификация на курса

• За поръчка на персонифициран курс за този обучаващ курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Този курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.

Към края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
• Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
• Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
• Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
• Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за 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.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво и ИТ професионалисти, които искат да придобият обширно разбиране за Edge AI – от концепцията до практичната реализация, включително настройка и развертане.

По края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на Edge AI.
• Настроят и конфигурират средите за Edge AI.
• Разработват, обучават и оптимизират модели за Edge AI.
• Развертат и управляват приложения за Edge AI.
• Интегрират Edge AI с съществуващи системи и работни процеси.
• Разглеждат етични разсъждения и добри практики при реализацията на Edge AI.

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.

Cambricon MLUs (Machine Learning устройства) са специализирани AI чипове, оптимизирани за извличане на заключения и обучение в сценарии на ръб и в центъра на данните.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на среден ниво, които искат да създават и разпространяват AI модели, използвайки рамката BANGPy и SDK Neuware върху хардуера на Cambricon MLU.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Настрояват и конфигурират разработките на BANGPy и Neuware.
• Разработват и оптимизират модели за Cambricon MLUs, базирани на Python и C++.
• Разпространяват модели към устройства на ръб и в центъра на данните, работещи с Neuware runtime.
• Интегрират ML процеси с ускоряващи функции специфични за MLU.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо използване на BANGPy и Neuware за разработка и разпространение.
• Проводени упражнения, насочени към оптимизация, интеграция и тестване.

Опции за персонализация на курса

• За да попитате за персонализиран обучение за този курс, базиран на вашия модел на устройство или сценарий на използване на Cambricon, моля, свържете се с нас, за да договорим.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи разработчици и ИТ професионалисти, които искат да разберат основите на Edge AI и нейните начални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции и архитектура на Edge AI.
• Настроят и конфигурират средите за Edge AI.
• Разработват и разпространяват прости приложения на Edge AI.
• Идентифицират и разберат примерите за приложение и ползите на Edge AI.