Edge AI για ΠροσSESΣα Δεδομένων Εικόνας: Επεξεργασία Εικόνας Σε Ακριβείς Μοments Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε χώρο πρόσωπου Ελλάδα (online ή offline) στοχεύει σε επαγγελματίες τηλεκομμυνικής, μηχανικολόγους AI και ειδικούς IoT που θέλουν να διερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

Ακολουθώντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της τεχνολογίας 5G και την επίπτωσή της στην Edge AI.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα AI που έχουν ρυθμιστεί για εφαρμογές χαμηλού αναποδοχικού χρόνου σε περιβάλλον 5G.
• Εφαρμόσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση Edge AI και δικτύωσης 5G.
• Βελτιώσουν τις εργασίες των AI για αποδοτική λειτουργία σε κατώτερα διαθέσιμα συσκευές.

6G και το Εξυπνό Κύριο Πλήρωμα είναι μια προοδευτική διάταξη που εξερευνά τη συστηματική ολοκλήρωση των τεχνολογιών 6G χωρίς καταδέσμευση με την πλευρό επεξεργασίας, οικοσυστήματα IoT και την επεξεργασία δεδομένων υποστηριζόμενη από την AI για να παρέχει έξυπνες, με χαμηλή καθυστέρηση και προσαρμοστικές υποδομές.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία λαμβάνει χώρα με διάθεση καθηγητών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους εξειδικευμένους IT αρχιτέκτονες, με στόχο να καταλάβουν και να σχεδιάσουν υποδομές εξυπνών πλήρωμα από την εξέλιξη της 6G.

Στο τέλος αυτής της διάταξης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να καταλάβουν πώς το 6G θα μεταμορφώσει την εξυπνό πλήρωμα και τις αρχιτεκτονικές IoT.
• Να σχεδιάσουν διανεμημένα συστήματα για υπερχαμηλή καθυστέρηση, υψηλή πλάτος ζώνης μεταφοράς και αυτόνομες λειτουργίες.
• Να ενσωματώσουν AI και ανάλυση δεδομένων στο edge για εξυπνείς αποφάσεις.
• Να προγραμματίσουν κλιμακωτές, υποχώρευση-διαθέσιμες και αντοχή 6G-ready εξυπνά πλήρωμα.
• Να εκτιμήσουν τα επιχειρηματικά και λειτουργικά μοντέλα που είναι δυνατά στη σύγκλιση 6G-εξυπνό πλήρωμα.

Μορφή της Διάταξης

• Αλληλεπιδραστικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Σπουδή περιπτώσεων και εφαρμογές σχεδίασης αρχιτεκτονικών.
• Πρακτική πρόσληψη με επιλογές edge ή εργαλείων containers.

Επιλογές Προσαρμογής Διάταξης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάταξη, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Η προσωπικοτελουμένη, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) είναι προσανατολισμένη σε προχωρημένους επαγγελματίες AI, ερευνητές και αναπτυκτές που θέλουν να κατανιώσουν τις τελευταίες προόδους στην Edge AI, να βελτιώσουν τα μοντέλα AI τους για εφαρμογή στο edge και να έρθουν σε επίπεδο πρωτότυπων εφαρμογών σε διάφορες βιομηχανίες.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξερευνήσουν προχωρημένες τεχνικές για την ανάπτυξη και βελτίωση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες στρατηγικές για τη διάθεση μοντέλων AI σε όργανα edge.
• Χρησιμοποιούν ειδικοποιημένους προσβάσιμους και διανυσματικές πλατφόρμες για αποδοτικές εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιώνουν τη δύναμη και αποδοτικότητα λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήσουν πρωτότυπες εφαρμογές και εμφανίζονται τάσεις στην Edge AI.
• Βελτιώνουν προχωρημένους ενδιάμεσους και ασφαλείας στις διάθεση Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους επίπεδα γνώσης, όπως φορτωμένοι προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και τεχνολογικοί θυμητές, που επιθυμούν να αποκτήσουν χειρονομήνη δεξιότητα στην απόδοση λογισμικών μοντέλων AI σε κομβικά συστήματα για διάφορες εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχή της AI στην κομβική δομή και τις πλευρές της.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το υπολογιστικό περιβάλλον στην κομβή.
• Να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιώσουν λογισμικά μοντέλα για την διαίρεση στην κομβή.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές λύσεις AI σε κομβικά συστήματα.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων που έχουν εφαρμοθεί στην κομβή.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και ασφαλές ζητήματα στις εφαρμογές AI στην κομβική δομή.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός διαμορφωτής (online ή σε υπηρεσία) είναι προσανατολισμένος σε εξάχθρους ειδικές τεχνολογίας ασφαλείας, μηχανής ενοικίασης AI και αναπτυκτές IoT που θέλουν να εφαρμόσουν βιωσιμές μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές δυναμικής για Edge AI συστήματα.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν στην κατανόηση των κινδύνων ασφαλείας και εφιάλτων στις προβολές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και εγγραφής για την προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν αξιόπιστες Edge AI δομές που μπορούν να υποστούν κυβερνοκινδύνους.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλής εκθέσεων AI σε περιβάλλον edge.

Οι Cambricon MLUs (Machine Learning Units) είναι ειδικοποιημένα AI χιπ που οργανωθήκανε για συμπεράσματα και εκπαίδευση σε περιπτώσεις edge και datacenter.

Αυτό το ζωντανό διδασκαλικό μάθημα (online ή live) είναι προσανατολισμένο σε μεσαίου επίπεδου αναπτυξτές που θέλουν να κατασκευάσουν και να εγκαταστήσουν AI μοντέλα χρησιμοποιώντας το πλαίσιο BANGPy και Neuware SDK στο Cambricon MLU hardware.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τα περιβάλλοντα ανάπτυξης BANGPy και Neuware.
• Αναπτύξουν και βελτιώσουν μοντέλα βασισμένα στο Python και C++ για Cambricon MLUs.
• Εγκαταστήσουν τα μοντέλα σε edge και data center εξόδια που λειτουργούν με Neuware runtime.
• Συμβάλλουν στην ολοκλήρωση ML workflows με χαρακτηριστικά επιτάχυνσης που είναι κυριότερα για το MLU.

Μορφή του μαθήματος

• Επικοινωνητική ομιλία και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση του BANGPy και Neuware για ανάπτυξη και εγκατάσταση.
• Οδηγούμενες ασκήσεις που συγκεντρώνονται στη βελτίωση, ολοκλήρωση και δοκιμή.

Προεπιλεγμένες επιλογές μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βασισμένη στο Cambricon device model ή χρήση, καταλάβετε παρακαλώ να επικοινωνήσετε μαζί μας για τη διάρθρωση.

Ο πακέτος Huawei's Ascend CANN επιτρέπει την ισχυρή αποδοχή AI σε όρια συσκευών, όπως το Ascend 310. Το CANN παρέχει επιβεβαιωμένα εργαλεία για την κάθετη μετάφραση, βελτίωση και εγκατάσταση μοντέλων όπου η υπολογιστική δύναμη και το μνήμη είναι περιορισμένες.

Αυτός ο εκπαιδευτικός διδάσκων, ζωντανός τρέινινγ (διαδικτύου ή σε χώρο) προσβλέπει σε εξειδίκευτες αναπτυκτές AI και μεταγωγείς που θέλουν να εγκαταστήσουν και βελτιώσουν μοντέλα σε όρια συσκευών Ascend χρησιμοποιώντας το εργαλείο CANN.

Τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάσουν και μεταφέρουν μοντέλα AI για το Ascend 310 χρησιμοποιώντας τα εργαλεία CANN.
• Σχεδιάζουν πινακίδες παραδόσεως με MindSpore Lite και AscendCL.
• Βελτιώσουν την επίδοση των μοντέλων σε περιβάλλοντα υπολογιστικής δύναμης και μνήμης.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν εφαρμογές AI σε πραγματικά χώρο edge αποτελεσματικότητα.

Μορφή του κύκλου μαθημάτων

• Δυναμικός λόγος και παρουσίαση.
• Πρακτική εργασία με πινακίδες συσκευών edge και σενάρια.
• Ζωντανά παραδείγματα εγκατάστασης σε υπολογιστική hardware edge.

Προεπιλεγμένες Επιλογές του Κύκλου Μαθημάτων

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαιδευτική διαδικασία για αυτό το κύκλο μαθημάτων, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να ορίσετε.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτό το εργασιακό πρόγραμμα, δίδασκε από καθηγητή (online ή σε υφιστάμενο πρόβλημα Ελλάδα), συντεθήκε για εξεχόντες επαγγελματίες του agritech, ιδρύματα IoT και μηχανές AI που θέλουν να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν λύσεις Edge AI για τη δικτυακή γεωργία.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο της Edge AI στη ακριβή γεωργία.
• Εφαρμόσουν συστήματα εποπτείας αγροτικών παραγωγών και ζωωτροφών κλάδων με βάση την AI.
• Διαμορφώσουν αυτόματα συστήματα περιβαλλοντικής και ιδρυτικής εγρήγορσης.
• Βελτιώσουν την απόδοση στη γεωργία χρησιμοποιώντας πραγματική ροή Edge AI.

Αυτή η καθοδήγηση, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή παρόνους) απευθύνεται σε μηδιανό επίπεδο ρομποτικούς μηχανικούς, αναπτυξευτές αυτόνομων οχημάτων και έρευνητές AI που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για δημιουργικές λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύξουν και να υλοποιήσουν μοντέλα AI για πραγματικότητα επεξεργασία σε συστήματα ακμής.
• Να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, δρονεία και ρομπότ.
• Να σχεδιάσουν και να βελτιώσουν ρυθμιστικά συστήματα χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και νομικά θέματα σε εφαρμογές AI.

Αυτή η εκπαίδευση με επιμέλεια διδάσκοντα σε Ελλάδα (διαδικτύου ή πραγματικό χώρο) στοχεύει σε νέους επιθεωρητές που θέλουν να μεταβαίνουν από την εγκάλυψη χειρογράφων προσώπων στη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης προσώπων.

Ανάλογα με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη βασική θεωρία της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
• Μάθουν τα βασικά στοιχεία της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνων και την εφαρμογή της στην αναγνώριση προσώπων.
• Αναπτύξουν τεχνικές χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μοντέλων αναγνώρισης προσώπων.
• Αξικαταφύγουν πρακτική εμπειρία στη δημιουργία, εκπαίδευση και δοκιμή συστημάτων αναγνώρισης προσώπων.
• Καταλάβουν τις ενθεματικές θεωρίες και τις καλές πρακτικές στη χρήση τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπων.

Το Fiji είναι ένα ισχυρό πακέτο επεξεργασίας εικόνων ανοιχτού κώδικα που περιλαμβάνει το ImageJ (ένα πρόγραμμα σχεδιασμένο για επιστημονικές πολυδιάστατες εικόνες) μαζί με μια ολοκληρωμένη σειρά πρόσθετων λειτουργιών για επιστημονική ανάλυση εικόνων.

Σε αυτή την επιμορφωτική δράση με παρουσία εκπαιδευτή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αξιοποιούν την έκδοση Fiji και το υποκείμενο πρόγραμμα ImageJ για τη δημιουργία ισχυρών εφαρμογών ανάλυσης εικόνων.

Στο τέλος αυτής της επιμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιούν τις προηγμένες λειτουργίες προγραμματισμού και τις συνιστώσες του λογισμικού του Fiji για την επέκταση των δυνατοτήτων του ImageJ
• Συνθέτουν μεγάλες 3D εικόνες από επικαλυπτόμενους χάρτες (tiles)
• Αυτοματοποιούν την ενημέρωση μιας εγκατάστασης Fiji κατά την εκκίνηση, χρησιμοποιώντας το ενσωματωμένο σύστημα ενημέρωσης
• Επιλέξουν από μια ευρεία γκάμα γλωσσών scripting για τη δημιουργία προσαρμοσμένων λύσεων ανάλυσης εικόνων
• Αξιοποιήσουν τις ισχυρές βιβλιοθήκες του Fiji, όπως το ImgLib, για την αποτελεσματική επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων βιοεικόνων
• Τοποθετούν εφαρμογές και συνεργάζονται αποτελεσματικά με άλλους επιστήμονες σε παρόμοια έργα

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση
• Εκτεταμένες ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή
• Χειρωνακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου

Δυνατότητες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη επιμόρφωση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους μελετητές και επαγγελματικούς των εργαστηρίων, που θέλουν να επεξεργάζονται και να αναλύουν εικόνες σχετικά με ιστολογικές τκίσεις, αίματος κυττάρων, φυκών και άλλων βιολογικών δειγμάτων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Πλοηγούνται στο διεπαφή του Fiji και να χρησιμοποιούν τις βασικές λειτουργίες του ImageJ.
• Προεξεργάζονται και να επιβελτιώνουν επιστημονικές εικόνες για καλύτερη ανάλυση.
• Να αναλύουν εικόνες με τρόπο ποσοτικό, συμπεριλαμβανομένων των κυττάρων και μέτρησης περιοχών.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας μακροκωδικές οδηγίες και πρόσθετα.
• Να προσαρμόζουν τα ρούτιν για συγκεκριμένες ανάγκες ανάλυσης εικόνων στη βιολογική έρευνα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να προγραμματίσουν στο Python με OpenCV 4 για βαθιά μάθηση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Προβολή, φόρτωση και ταξινόμηση εικόνων και βίντεο χρησιμοποιώντας το OpenCV 4.
• Εφαρμόστε τη βαθιά μάθηση στο OpenCV 4 με τα TensorFlow και Keras.
• Εκτελέστε μοντέλα βαθιάς εκμάθησης και δημιουργήστε εντυπωσιακές αναφορές από εικόνες και βίντεο.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωμένη εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβάλλει επαγγελματίες μεταξύ κλίμακας οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Vision Builder AI για να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και βελτιώσουν αυτοματοποιημένα συστήματα ελέγχου για διαδικασίες SMT (Surface-Mount Technology).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν αυτοματοποιημένους ελέγχους χρησιμοποιώντας το Vision Builder AI.
• Αποκτήσουν και προεπεξεργάσουν υψηλότυπες εικόνες για ανάλυση.
• Εφαρμόσουν λογικές αποφάσεις για την εντοπιση παραδοχών και τη διαβεβαίωση της διαδικασίας.
• Δημιουργήσουν εκθέσεις ελέγχου και βελτιώσουν την απόδοση του συστήματος.