Ομοσπονδιακή Μάθηση και Edge AI Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τηλεπικοινωνιών, μηχανικούς AI και ειδικούς IoT μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

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

• Να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές της τεχνολογίας 5G και την επίδρασή της στην Edge AI.
• Να αναπτύξουν μοντέλα AI βελτιστοποιημένα για εφαρμογές χαμηλής καθυστέρησης σε περιβάλλοντα 5G.
• Να υλοποιήσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας Edge AI και συνδεσιμότητα 5G.
• Να βελτιστοποιήσουν τα φορτία εργασίας AI για αποδοτική απόδοση σε συσκευές edge.

6G και το Ευφυές Edge είναι ένα μάθημα με προσανατολισμό στο μέλλον που διερευνά την ενσωμάτωση των ασύρματων τεχνολογιών 6G με την υπολογιστική στην άκρη (edge computing), τα οικοσυστήματα IoT και την επεξεργασία δεδομένων που καθοδηγείται από τεχνητή νοημοσύνη, για την υποστήριξη ευφυών, χαμηλής καθυστέρησης και προσαρμοστικών υποδομών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχιτέκτονες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να σχεδιάσουν κατανεμημένες αρχιτεκτονικές επόμενης γενιάς, αξιοποιώντας τη συνέργεια της συνδεσιμότητας 6G και των ευφυών συστημάτων άκρου.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν πώς το 6G θα μετασχηματίσει την υπολογιστική στην άκρη και τις αρχιτεκτονικές IoT.
• Σχεδιάσουν κατανεμημένα συστήματα για εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση, υψηλό εύρος ζώνης και αυτόνομες λειτουργίες.
• Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων στην άκρη για έξυπνη λήψη αποφάσεων.
• Σχεδιάσουν κλιμακούμενες, ασφαλείς και ανθεκτικές υποδομές άκρου έτοιμες για 6G.
• Αξιολογήσουν επιχειρηματικά και λειτουργικά μοντέλα που ενεργοποιούνται από τη σύγκλιση 6G-edge.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Μελέτες περίπτωσης και ασκήσεις εφαρμοσμένου σχεδιασμού αρχιτεκτονικής.
• Πρακτική προσομοίωση με προαιρετικά εργαλεία edge ή containers.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτή και πραγματοποιείται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές άκρης και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

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

• Να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
• Να υλοποιήσουν στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων AI σε συσκευές άκρης.
• Να χρησιμοποιήσουν εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των λύσεων Edge AI.
• Να εξερευνήσουν καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν προηγμένες ηθικές και σχετικές με την ασφάλεια παραμέτρους σε αναπτύξεις Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τεχνολογίες αιχμής στην Ομοσπονδιακή Μάθηση και να τις εφαρμόσουν σε έργα Τεχνητής Νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να βελτιστοποιούν αλγορίθμους Ομοσπονδιακής Μάθησης για βελτιωμένη απόδοση.
• Να χειρίζονται κατανομές μη-IID δεδομένων στην Ομοσπονδιακή Μάθηση.
• Να κλιμακώνουν συστήματα Ομοσπονδιακής Μάθησης για αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας.
• Να αντιμετωπίζουν θέματα ιδιωτικότητας, ασφάλειας και ηθικής σε προηγμένα σενάρια Ομοσπονδιακής Μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην <τοποθεσία> (online ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων ΤΝ σε συσκευές edge για διάφορες εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν το περιβάλλον υπολογιστικής αιχμής.
• Αναπτύσσουν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ για ανάπτυξη σε συσκευές edge.
• Υλοποιούν πρακτικές λύσεις ΤΝ σε συσκευές edge.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων που έχουν αναπτυχθεί σε edge.
• Αντιμετωπίζουν ζητήματα ηθικής και ασφάλειας σε εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή, σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας, μηχανικούς AI και προγραμματιστές IoT που επιθυμούν να εφαρμόσουν ισχυρά μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές ανθεκτικότητας για συστήματα Edge AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τους κινδύνους ασφαλείας και τις ευπάθειες σε εφαρμογές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και ταυτοποίησης για προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν ανθεκτικές αρχιτεκτονικές Edge AI που μπορούν να αντέξουν κυβερνοαπειλές.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλούς ανάπτυξης μοντέλων AI σε περιβάλλοντα edge.

Οι μονάδες μηχανικής μάθησης Cambricon MLU είναι εξειδικευμένα τσιπ τεχνητής νοημοσύνης βελτιστοποιημένα για συμπερασμό και εκπαίδευση σε σενάρια άκρου και κέντρων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατασκευάζουν και να αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το πλαίσιο BANGPy και το Neuware SDK σε υλικό Cambricon MLU.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαθιστούν και να παραμετροποιούν τα περιβάλλοντα ανάπτυξης BANGPy και Neuware.
• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα βασισμένα σε Python και C++ για τις MLU της Cambricon.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα σε συσκευές άκρου και κέντρων δεδομένων που εκτελούν τον runtime Neuware.
• Να ενσωματώνουν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης με τις δυνατότητες επιτάχυνσης που προσφέρουν ειδικά οι MLU.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση στη χρήση των BANGPy και Neuware για ανάπτυξη και υλοποίηση.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις εστιασμένες στη βελτιστοποίηση, την ενσωμάτωση και τον έλεγχο.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση βασισμένη στο μοντέλο της συσκευής Cambricon ή στην περίπτωση χρήσης σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Η εργαλειοθήκη Ascend CANN της Huawei επιτρέπει ισχυρή εξαγωγή συμπερασμάτων AI σε συσκευές edge όπως το Ascend 310. Το CANN παρέχει βασικά εργαλεία για μεταγλώττιση, βελτιστοποίηση και ανάπτυξη μοντέλων εκεί όπου οι πόροι υπολογισμού και μνήμης είναι περιορισμένοι.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές AI και integrators μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα σε συσκευές edge Ascend χρησιμοποιώντας την εργαλειοαλυσίδα CANN.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάζουν και μετατρέπουν μοντέλα AI για το Ascend 310 χρησιμοποιώντας εργαλεία CANN.
• Δημιουργούν ελαφριές pipelines εξαγωγής συμπερασμάτων χρησιμοποιώντας MindSpore Lite και AscendCL.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση μοντέλων για περιβάλλοντα με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους και μνήμη.
• Αναπτύσσουν και παρακολουθούν εφαρμογές AI σε πραγματικές περιπτώσεις χρήσης edge.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και επίδειξη.
• Πρακτική εργαστηριακή άσκηση με μοντέλα και σενάρια ειδικά για edge.
• Ζωντανά παραδείγματα ανάπτυξης σε εικονικό ή φυσικό υλικό edge.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του edge computing σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα AI απευθείας σε συσκευές edge, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών CNN μέχρι την εκμάθηση της απόσταξης γνώσης και της ομοσπονδιακής μάθησης. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων στην άκρη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Federated Learning και τις πρακτικές εφαρμογές του.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές του Federated Learning.
• Να υλοποιούν βασικούς αλγόριθμους Federated Learning.
• Να αντιμετωπίζουν ζητήματα ιδιωτικότητας δεδομένων χρησιμοποιώντας το Federated Learning.
• Να ενσωματώνουν το Federated Learning σε υπάρχουσες ροές εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές Ομοσπονδιακής Μάθησης για την ενίσχυση της ιδιωτικότητας των δεδομένων και της συνεργατικής Τεχνητής Νοημοσύνης στον χρηματοοικονομικό κλάδο.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης στα χρηματοοικονομικά.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης για εφαρμογές χρηματοοικονομικών που προστατεύουν την ιδιωτικότητα.
• Αναλύουν συνεργατικά χρηματοοικονομικά δεδομένα χωρίς να διακυβεύεται η ιδιωτικότητα.
• Εφαρμόζουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση σε πραγματικά χρηματοοικονομικά σενάρια, όπως η ανίχνευση απάτης και η διαχείριση κινδύνων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Federated Learning σε σενάρια υγείας, εξασφαλίζοντας την προστασία των δεδομένων και την αποτελεσματική συνεργασία μεταξύ ιδρυμάτων.

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

• Κατανοούν τον ρόλο του Federated Learning στην υγεία.
• Υλοποιούν μοντέλα Federated Learning διασφαλίζοντας την ιδιωτικότητα των δεδομένων των ασθενών.
• Συνεργάζονται στην εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε πολλαπλά ιδρύματα υγείας.
• Εφαρμόζουν το Federated Learning σε πραγματικές μελέτες περίπτωσης στον τομέα της υγείας.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση για τη βελτιστοποίηση λύσεων IoT και edge computing.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης σε IoT και edge computing.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Μειώνουν την καθυστέρηση και βελτιώνουν τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα edge computing.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις που σχετίζονται με την ιδιωτικότητα των δεδομένων και τους περιορισμούς του δικτύου σε συστήματα IoT.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση για τη διασφάλιση της ιδιωτικότητας των δεδομένων στην ανάπτυξη ΤΝ.

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

• Να κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης.
• Να υλοποιούν μοντέλα μηχανικής μάθησης με προστασία ιδιωτικότητας χρησιμοποιώντας τεχνικές Ομοσπονδιακής Μάθησης.
• Να αντιμετωπίζουν τις προκλήσεις της ιδιωτικότητας δεδομένων στην αποκεντρωμένη εκπαίδευση ΤΝ.
• Να εφαρμόζουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση σε πραγματικά σενάρια σε διάφορους κλάδους.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τοποθεσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες Τεχνητής Νοημοσύνης και δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές Federated Learning για μηχανική μάθηση με διατήρηση της ιδιωτικότητας και συνεργατικές λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης σε κατανεμημένες πηγές δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τα οφέλη της Federated Learning.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές κατανεμημένης εκπαίδευσης για μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές Federated Learning για ασφαλείς συνεργασίες με ευαίσθητα δεδομένα.
• Εξερευνούν μελέτες περίπτωσης και πρακτικά παραδείγματα εφαρμογής Federated Learning στην υγειονομική περίθαλψη και τα χρηματοοικονομικά.