TinyML για Εφαρμογές IoT Κομμάτι εκπαίδευσης

Κάνετε καθαρή δουλειά στο δημιουργικό πεδίο της εξυπηρέτησης στα κίνητρα με αυτό το προηγμένο τμήμα. Εξερευνήστε χαρακτηριστικά αρχιτεκτονικές και αντιμετωπίστε προκλήσεις ολοκλήρωσης, ετοιμαζόμενοι να χρησιμοποιήσετε το πλήρες δυναμικό της εξυπηρέτησης στα κίνητρα σε διάφορα περιβάλλοντα επιχειρήσεων. Αποκτήστε εμπειρία σε εργαλεία και μεθόδους προέχοντας για την ανάπτυξη, διαχείριση και βελτιστοποίηση λύσεων εξυπηρέτησης στα κίνητρα που αποκρίνονται στις τομεακές ανάγκες.

To TinyML είναι η πρακτική της εφαρμογής βελτιστοποιημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης σε κάρτες υπολογιστών με περιορισμένες δυνατότητες.

Αυτή η οδηγία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους τεχνικούς εξειδικευμένους που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να βελτιοποιήσουν και να εφαρμόσουν ολόκληρες TinyML pipelines.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να:

• Συλλέγουν, προεπεξεργάζονται και διαχειρίζονται datasets για εφαρμογές TinyML.
• Εκπαιδεύουν και βελτιοποιούν μοντέλα για υπολογιστικά πλατφόρμες με χαμηλή κατανάλωση.
• Μετατρέπουν τα μοντέλα σε ελαφρικές μορφές που κατάλληλες για edge devices.
• Εφαρμόζουν, δοκιμάζουν και επιβλέπουν TinyML εφαρμογές σε πραγματικά αποδεκτές περιβάλλοντα υλικού.

Μορφή της Κατεύθυνσης

• Διδασκαλία και τεχνική συζήτηση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών.
• Πρακτικές εργαστήριες και δοκιμαστικές εξεργασίες.
• Εφαρμογή χειρονομητώς σε πλατφόρμες με βάση μικροδιαχειριστές.

Επιλογές Προσαρμογής της Κατεύθυνσης

• Για να προσαρμόσετε την εκπαίδευση με συγκεκριμένους toolchains, κάρτες υλικού ή εσωτερικά workflows, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για τη διατύπωση.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή εντός του χώρου) είναι προορισμένη για IT εξειδικευμένους και διαχειριστές επιχειρήσεων μεγάλης εμπειρίας που θέλουν να κατανοήσουν το δυναμικό του IoT και της edge computing για την εφαρμογή της αποδοτικότητας, πραγματικής χρονικής εξελίξης και καινοτομίας σε διάφορους τομείς.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα του IoT και της edge computing και τον ρόλο τους στην ψηφιακή μεταβολή.
• Να αναγνωρίσουν περιπτώσεις χρήσης του IoT και της edge computing στον τομέα της βιομηχανίας, των μεταφορών και της ενέργειας.
• Να διακρίνουν τις αρχιτεκτονικές και σενάρια εφαρμογής της edge και cloud computing.
• Να υλοποιήσουν λύσεις edge computing για προϊσταμένη διαχείριση και πραγματική χρονική λήψη αποφάσεων.

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.

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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε διαχειριστές προϊόντων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge Computing για να αποκεντρώσουν τη διαχείριση δεδομένων για ταχύτερη απόδοση, αξιοποιώντας έξυπνες συσκευές που βρίσκονται στο δίκτυο προέλευσης.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τα πλεονεκτήματα του Edge Computing.
• Προσδιορίστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα παραδείγματα όπου μπορεί να εφαρμοστεί το Edge Computing.
• Σχεδιάστε και δημιουργήστε Edge Computing λύσεις για ταχύτερη επεξεργασία δεδομένων και μειωμένο λειτουργικό κόστος.

Δημιουργήστε μια ισχυρή βάση για το σχεδιασμό και τη διαχείριση μιας ανθεκτικής υπολογιστικής υποδομής αιχμής. Μάθετε για τις ανοιχτές υβριδικές υποδομές cloud, τη διαχείριση του φόρτου εργασίας σε διάφορα σύννεφα και τη διασφάλιση ευελιξίας και πλεονασμού. Αυτή η εκπαίδευση παρέχει βασικές γνώσεις για τη δημιουργία μιας επεκτάσιμης και ασφαλούς υποδομής που υποστηρίζει τις δυναμικές ανάγκες των σύγχρονων εφαρμογών με υπολογιστές αιχμής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Federated Learning για να βελτιστοποιήσουν τις λύσεις IoT και αιχμής υπολογιστών.

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

• Κατανοήστε τις αρχές και τα οφέλη του Federated Learning στο IoT και στους υπολογιστές αιχμής.
• Εφαρμογή μοντέλων Federated Learning σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία τεχνητής νοημοσύνης.
• Μειώστε την καθυστέρηση και βελτιώστε τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα υπολογιστών αιχμής.
• Αντιμετωπίστε τις προκλήσεις που σχετίζονται με το απόρρητο δεδομένων και τους περιορισμούς δικτύου στα συστήματα IoT.

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.

Το TinyML είναι της πρακτικής ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης σε υπολογιστικά περιορισμένες συσκευές.

Αυτή η κατεύθυνση, επίβλεψης εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή όντωρ), απευθύνεται σε προχωρημένους εφαρμογολόγους που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα TinyML μοντέλα για χαμηλά διαθέσιμη χρόνη, αποδοτική σε υπολογιστική μνήμη εφαρμογή σε ενσωματωμένες συσκευές.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν τεχνικές πολλαπλασιασμού, κολλώματος και συμπίεσης για να μειώσουν το μέγεθος των μοντέλων χωρίς να θυσιάζουν ακρίβεια.
• Σύμφωνα σε δείκτες επίδοσης, κατανάλωση μνήμης και αποτελεσματικότητας ενέργειας τα TinyML μοντέλα.
• Εφαρμόζουν βελτιστοποιημένα ανάλογα διαδικασίες συμπερασμάτων σε μικροελαστήρες και εξωτερικές συσκευές.
• Αξιολογούν τους διαδικαστικά παραμέτρους μεταξύ επίδοσης, ακρίβειας και περιορισμών υλικού.

Μορφή του Κουρσού

• Επίβλεψη εκπαιδευτή με συνοδευόμενα τεχνικά δείγματα.
• Πρακτικές βελτιστοποιημένες ασκήσεις και συγκριτικά δοκιμαστικές εξετάσεις.
• Εφαρμογή TinyML διαδικασιών σε χειρόνικο περιβάλλον εργαστηρίου.

Εξατομικευμένες Επιλογές Κουρσού

• Για κατά το δυνατόν πιο εξατομικευμένη κατεύθυνση σε συγκεκριμένες πλατφόρμες υλικού ή εσωτερικά εργασιακά ρεύματα, παρακαλείστε να επικοινωνήσετε μαζί μας για την εξατομικευμένη καθοδήγηση.

Το TinyML είναι μια προσέγγιση για την απόδοση μο델ών μηχανικής μάθησης σε συστήματα χαμηλής εistung και περιορισμένων πόρων, που λειτουργούν στην άκρη του δικτύου.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, που πραγματοποιείται με την καθοδήγηση διδάκτων (online ή on-site), απευθύνεται σε επαφυλαξημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να ασφαλίσουν τα TinyML pipes και να υλοποιήσουν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων σε εφαρμογές edge AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν τα κινδύνους ασφάλειας που είναι μοναδικοί για την TinyML συμπερασματοδότηση σε συσκευές.
• Υλοποιούν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων για εφαρμογές edge AI.
• Καθιστούν ανυπόφορα τα μοντέλα TinyML και τα ενσωματωμένα συστήματα απέναντι σε εχθρικές απειλές.
• Εφαρμένουν καλές πρακτικές για την ασφάλεια συνεχούς χειρισμού δεδομένων.

Μορφή της Εκπαιδευτικής Κατεύθυνσης

• Συμμετέχουσες ομιλίες που υποστηρίζονται από εκπαιδευτικά συζητήματα.
• Πρακτικές εξασκήσεις με τον απευθείας χρόνο σε πραγματικά κύρια επιθέσεις.
• Εφαρμογή με τη χρήση ενσωματωμένης ασφάλειας και εργαλείων TinyML.

Επιλογές Προσαρμόσεων Εκπαίδευσης

• Οι οργανισμοί μπορούν να αιτηθούν εναλλακτική έκδοση της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης για να προσαρμοστεί στα συγκεκριμένα απαιτήματα ασφάλειας και συμμόρφωσης.

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.

TinyML είναι ένα πλαίσιο για την ανάπτυξη μο델ών μηχανικής μάθησης σε μικροελαστικά μικροελεγκτές και ενσωματωμένους πλατφόρμες, τα οποία χρησιμοποιούνται στη ρομποτική και τα αυτόνομα συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (online ή on-site) απευθύνεται σε ειδικούς των υψηλότερων επιπέδων που επιθυμούν να ολοκληρώσουν κάποιες ικανότητες TinyML-based ανίχνευσης και λήψης αποφάσεων σε αυτόνομους ρομπότ, drones και εξυπηρετητικά συστήματα.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν βελτιστοποιημένα μοντέλα TinyML για εφαρμογές ρομποτικής.
• Εφαρμένεται διαδικασίες ανίχνευσης σε πλήρωμα για ρεαλιστικό και αυτόνομο λειτουργικό.
• Ενσωματώνουν TinyML σε υπάρχοντα πλαίσια ελέγχου των ρομπότ.
• Εφαρμένεται και δοκιμάζουν ελαφρά μοντέλα AI σε ενσωματωμένες πλατφόρμες υπολογιστικών.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Τεχνικά διαλέξεις συνδυασμένες με αλληλεπιδραστικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια με εστίαση σε τοπικές ρομβότ.
• Εξασκήσεις που προσομοιάζουν αυθεντικά αυτόνομα ρούτιν.

Επιλογές Προσαρμογής Εκπαίδευσης

• Για ρομποτικά περιβάλλοντα συγκεκριμένων οργανισμών, η προσαρμογή μπορεί να οργανωθεί εφ' αιτήσει.

Αυτή η εκπαιδευτικά καθοδηγούμενη, ζωντανή διαμόρφωση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς embedded, αναπτυξτές IoT και έρευνες AI που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές TinyML για εφαρμογές υποστηριζόμενες από AI σε εξυπηρετημένα με αποδοτική ενέργεια κύκλωμα.

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

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της TinyML και της edge AI.
• Αποθήκευση μικροβάρων μοντέλων AI σε microcontrollers.
• Εκτίμαση της AI για χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.
• Δύναση της TinyML με πρακτικές εφαρμογές IoT.

TinyML είναι η ολοκλήρωση της μηχανικής μάθησης σε υπολογιστικές συσκευές με χαμηλή δύναμη και περιορισμένους πόρους, όπως φορείσιμες και ιατρικές συσκευές.

Αυτή η διδασκαλία που εξάγεται από τον καθηγητή (online ή in-house) είναι απευθευμένη σε μεσαίου επιπέδου πρακτικούς που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις TinyML για εφαρμογές επίβλεψης και διάγνωσης στην ιατρική.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και διαθέτουν μοντέλα TinyML για επεξεργασία υγειονομικών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
• Συλλέγουν, προεπεξεργάζουν και ερμηνεύουν δεδομένα βιοσενσόρων για παρατηρήσεις οδηγούμενες από την ΤΕ.
• Βελτιώνουν μοντέλα για συσκευές φορείσιμων με χαμηλή δύναμη και περιορισμένη μνήμη.
• Αξιολογούν την κλινική συσχέτιση, αξιοπιστία και ασφάλεια των εξόδων που οδηγούνται από τη TinyML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διδάσκημα που υποστηρίζεται από ζωντανές δείξεις και διαδραστική συζήτηση.
• Πρακτική πράξη με δεδομένα φορείσιμων συσκευών και πλαισία TinyML.
• Ασκήσεις υλοποίησης σε καθοδηγημένο εργαστήριο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση που συμβαδίζει με συγκεκριμένες ιατρικές συσκευές ή κανονιστικά ρεύματα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή του προγράμματος.