TinyML: Τρέξιμο AI σε Εξωτερικά Συσκευές με Πολύ Νизκη Ενέργεια Training Course

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 επίδειξη από δασκάλο σε ύφεση (online ή σε πρωτοβουλία) στο Ελλάδα κεντρίζεται σε μεσαίου επιπέδου αναπτυξτές, επισημαντές δεδομένων και φιλότεχνους που θέλουν να λάβουν πρακτικές γνώσεις στην εγκατάσταση AI μοντέλων σε όρια δυσίασης για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπολογίσουν τους αρχές της Edge AI και τις πλεονεκτήσεις της.
• Κατασκευάσουν και συναρμολόγησαν το περιβάλλον υπολογιστή ακρώρων.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν AI μοντέλα για υπηρεσία ακρώρων.
• Ανάθεση πρακτικών λύσεων AI σε όρια δυσίασης.
• Εκτιμήσουν και βελτιώσουν το πρόβλημα ακρώρων μοντέλων.
• Αντιμετώπισαν ωφέλειες και ασφάλεια που σχετίζονται με Edge AI εφαρμογές.

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.

Αυτός ο εκπαιδευτικός διαλογισμός σε Ελλάδα (διαδικτύου ή εφεξής) προσβάλλει μέσα-επίπεδου γιατρούς ρομπότ, ανεξάρτητου κινητήρα αυτοκινήτων επικεφαλής και έρευνες στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) που θέλουν να χρησιμοποιήσουν Edge AI για πρωτόκολλα αυτονόητων συστημάτων.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μεταλήψιες θα μπορούν να:

• Υπολογίζουν το ρόλο και τα πλεονεκτήματα της Edge AI στα αυτονόητα σύστημα.
• Επικεφαλήζουν και διαθέτουν μοντέλα AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία σε περιφηρειακά συσκευές.
• Επικεφαλήζουν λύσεις Edge AI σε αυτονόητα αυτοκίνητα, δρονές και ρομπότ.
• Σχεδιάζουν και εντυπώνουν σύστημα τυλίγματος με χρήση Edge AI.
• Δέχονται ηθικές και νομικές επιβάρυνση σε αυτόνοητες AI εφαρμογές.

Αυτή η διδασκαλία με επίδειξη εξ εργάσματος (online ή σε χώρο πρόσβασης) στην Ελλάδα είναι κατευθυνόμενη σε μεσοβαθέιους ανάπτυξης και IT επαγγελματίες που θέλουν να λάβουν μια όλοκληρη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα στην πρακτική εφαρμογή, περιλαμβανομένης της εγκατάστασης και διαχείρισης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών εργαλείων και τεχνικών του Edge AI.
• Εγκαταστήσουν και προσαρμόσουν αποκεντρωμένους χώρους εργασίας Edge AI.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν μοντέλα Edge AI.
• Διαχειρίζονται και διαμορφώνουν εφαρμογές Edge AI.
• Ενσωματώσουν το Edge AI σε υπάρχοντα συστήματα και διαδικασίες.
• Αντιμετωπίζουν ενορθώσεις ως προς την αξιολόγηση και καλές πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε ύφεση (online ή offline) στο Ελλάδα προσβλέπει σε διασκεδαστικά επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες, βιομηχανικούς μηχανικούς και αναπτυξτές AI που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την Edge AI για επικεντρωτικά λύσεις υγειονομίας.

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

• Υπογραμμίσουν το ρόλο και τα πλεονεκτήματα της Edge AI στην υγειονομική.
• Επεξεργάζεστε και εγκαταστήστε μοντέλα AI σε edge προventus για υγειονομικά εφαρμογές.
• Εφαρμόζετε λύσεις Edge AI σε κυλίνδρους και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και εγκαταστήστε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετωπίστε τις εντολές και τις νομοθεσίες στις ανάγκες υγειονομικών AI.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Ελλάδα, είναι προσαρμοσμένη για μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, σχεδιαστές συστημάτων και επαγγελματίες της βιομηχανίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Edge AI για την αύξηση των δυνατοτήτων επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων στα IoT εφαρμογές.

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

• Υπολογίζουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τη χρήση της στα IoT.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν περιβάλλον Edge AI για δασκάλια IoT.
• Δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε edge devices για IoT εφαρμογές.
• Προσαρμόσουν την επεξεργασία και απόφαση όλων των συστημάτων IoT.
• Συμβαδίζουν Edge AI με διάφορα IoT πρωτόκολλα και πλατφόρμες.
• Αντιμετωπίστηκαν τα ενδιάμεσα συνθήματα και καλές πρακτικές στη Edge AI για IoT.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε υπεράσπιση) είναι προσομοιωμένη για διαχειριστές πολιτικής κατασκευής, μηχανικούς οικοδομής και διαχειριστές εργασιών σπουδαίων πόλεων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την Edge AI για πρωτοβουλίες σχετικά με τις σπουδαίες πόλες.

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

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της Edge AI στις αρχιτεκτονικές των σπουδαίων πόλεων.
• Εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για διαχείριση κυκλοφορίας και επιβλέψεως.
• Οικονομήσουν πόλειμα ύλια χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Edge AI.
• Συνδέσουν την Edge AI με τις υφιστάμενες αρχιτεκτονικές σπουδαίων πόλεων.
• Αντιμετωπίσουν εννοητικά και νομικά προβλήματα σε αυτές τις εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) προσβλέπει σε μεσαίου επίπεδου προγραμματιστές, επιστήμονες και εκτελεστές AI που θέλουν να εκμεταλλευθούν το TensorFlow Lite για εφαρμογές Edge AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαθέσουν γνώσεις των βασικών αρχών του TensorFlow Lite και της επιπτοής του στη Edge AI.
• Εντοπίζουν και βελτιώνουν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Ανάθεση μοντέλων TensorFlow Lite σε διάφορα κατώτερα συσκευές.
• Χρησιμοποίηση εργαλείων και τεχνικών για μετατροπή και βελτίωση μοντέλων.
• Πράξις πρακτικών Edge AI εφαρμογών χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite.

Αυτή η εκπαιδεύση από καθηγητή (online ή στο χώρο εργασίας) στο Ελλάδα είναι σχεδιασμένη για νέους πρόγραμματες και IT επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εισαγωγικές εφαρμογές της.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά όριζόντια και την αρχιτεκτονική της Edge AI.
• Στηλίδα και προσαρμόσουν περιβάλλοντα Edge AI.
• Διαμορφώστε και εγκαταστήστε απλές εφαρμογές Edge AI.
• Αναγνωρίστε και καταλάβουν τις περιπτώσεις χρήσης και τις πλεονεκτήσεις της Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή offline), στόχο της έχει τους μεσαιτιακούς μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και τους αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν μοντέλα machine learning σε microcontrollers χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

Ακολουθήσαντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών της TinyML και των πλεονεκτημάτων της για εφαρμογές edge AI.
• Εγκαθιδρύσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης για TinyML projects.
• Διαμόρφωση, τερματοποίηση και εγκατάσταση AI μοντέλων σε low-power microcontrollers.
• Χρήση TensorFlow Lite και Edge Impulse για την εφαρμογή πρακτικών TinyML εφαρμογών.
• Διευκόλυνση AI μοντέλων για αποδοτικότητα ισχύος και περιορισμούς υπολογιστικής μνήμης.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδευτική μέθοδος σε Ελλάδα (διαδίκτυο ή προσωπικά) φιλοξενείται από διδάσκοντες για εγκαθίδρυση συμβουλές κάτω από το ομώνυμο AI, μηχανή εξελικτικού μάθησης μηχανές και αρχιτέκτονες συστημάτων που θέλουν να επιτρέψουν τα AI μοντέλα για εγκαθίδρυση και χρήση στο edge.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαφημίζουν τα προβλήματα και τις απαιτήσεις για εγκαθίδρυση AI μοντέλων σε edge έχοντα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές πίεσης μοντέλων για να μειώσουν τη μέγιστη και τη σύνθεση των AI μοντέλων.
• Χρησιμοποιούν μέθοδους ποσοτικοποίησης για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα των μοντέλων στο edge hardware.
• Προσφέρουν περικοπή και άλλες τεχνικές βελτίωσης για να αύξησουν την απόδοση των μοντέλων.
• Εγκαθίστανται αποτελεσματικά AI μοντέλα σε διάφορα edge devices.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον οδηγό (online ή σε διαμορφωμένο περιβάλλον) είναι αποστρεφόμενη σε επαγγελματίες κυριότερα επιπέδου στα τυπικά προβλήματα τηλεπικοινωνίας, διαχειριστές συστημάτων και έρευνες μεθοδολογίας AI που επιθυμούν να ασφαλίσουν και να εφαρμόσουν ενθυμητικά λύσεις Edge AI.

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

• Συνειδητοποιήσουν τα προβλήματα ασφάλειας και ιδιωτικότητας στην Edge AI.
• Εφαρμόσουν τις καλές πρακτικές για την ασφάλεια εξωτερικών συσκευών και δεδομένων.
• Διαμόρφωσαν στρατηγικές για τη μείωση των κινδύνων ασφάλειας στις εφαρμογές Edge AI.
• Αντιμετωπίζουν ηθικές σκέψεις και εξασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τους νόμους.
• Διεξάγουν αξιολογήσεις και ελέγχους ασφάλειας για εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση (διαμέσω του διαδικτύου ή στο πρόγραμμα) είναι προσανατολισμένη σε ιδρυτές με αρχικό επίπεδο και δεδομένων επιστήμονες που θέλουν να καταλάβουν τα TinyML βασικά, να σκεφτούν τις εφαρμογές τους και να εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε μικρόπυκνους υπολογιστές.

Ατέλεστη τη διάρκεια αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά TinyML και τη σημασία τους.
• Εγκαταστήσουν ελεγχόμενα μοντέλα AI σε μικροπυκνους υπολογιστές και ακρωτηρίωση σε συσκευές.
• Οικονομοποιήσουν και ειδικεύσουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης για χαμηλό κατανάλωση ενέργειας.
• Εφαρμόζουν το TinyML σε πρακτικές εφαρμογές όπως αναγνώριση κινήσεων, ανίχνευση άτυπων περιστατικών και επεξεργασία ήχου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές IoT μεσαίου επιπέδου, ενσωματωμένους μηχανικούς και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν το TinyML για προγνωστική συντήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και εφαρμογές έξυπνων αισθητήρων.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης TinyML για έργα IoT.
• Ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων ML σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Εφαρμόστε προγνωστική συντήρηση και ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας το TinyML.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα TinyML για αποτελεσματική χρήση ενέργειας και μνήμης.