Εκπαίδευση Edge AI στην Ελλάδα

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) στην Ελλάδα απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς ασφάλειας που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές ομοσπονδιακής μάθησης για την εκπαίδευση μοντέλων AI σε πολλαπλές συσκευές αιχμής, διατηρώντας παράλληλα την ιδιωτικότητα των δεδομένων.

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

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της ομοσπονδιακής μάθησης στο Edge AI.
• Υλοποιούν μοντέλα ομοσπονδιακής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow Federated και PyTorch.
• Βελτιστοποιούν την εκπαίδευση AI σε κατανεμημένες συσκευές αιχμής.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις ιδιωτικότητας και ασφάλειας δεδομένων στην ομοσπονδιακή μάθηση.
• Αναπτύσσουν και παρακολουθούν συστήματα ομοσπονδιακής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες του αγροτεχνολογικού τομέα (agritech), ειδικούς IoT και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για την έξυπνη γεωργία.

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

• Να κατανοούν τον ρόλο του Edge AI στη γεωργία ακριβείας.
• Να υλοποιούν συστήματα παρακολούθησης καλλιεργειών και ζωικού κεφαλαίου με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αναπτύσσουν λύσεις αυτοματοποιημένης άρδευσης και περιβαλλοντικής αίσθησης.
• Να βελτιστοποιούν την αγροτική απόδοση χρησιμοποιώντας αναλυτικά στοιχεία Edge AI σε πραγματικό χρόνο.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε τεχνολόγους λιανικής αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματικούς αναλυτές που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για έξυπνα συστήματα ταμείου, διαχείριση αποθεμάτων και εξατομικευμένη εμπλοκή των πελατών.

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

• Να κατανοούν πώς το Edge AI βελτιώνει τις λειτουργίες λιανικής και την εμπειρία του πελάτη.
• Να υλοποιούν έξυπνα συστήματα ταμείου και πληρωμών χωρίς ταμείο με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να βελτιστοποιούν τη διαχείριση αποθεμάτων με παρακολούθηση και αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο.
• Να χρησιμοποιούν υπολογιστική όραση και τεχνητή νοημοσύνη για εξατομικευμένες εμπειρίες εντός του καταστήματος.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένης AI μεσαίου επιπέδου και ειδικούς υπολογιστικής αιχμής που επιθυμούν να μικρορρυθμίσουν και να βελτιστοποιήσουν ελαφρά μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές με περιορισμένους πόρους.

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

• Να επιλέγουν και να προσαρμόζουν προεκπαιδευμένα μοντέλα κατάλληλα για ανάπτυξη σε άκρο.
• Να εφαρμόζουν κβαντισμό, αποψίλωση και άλλες τεχνικές συμπίεσης για μείωση του μεγέθους του μοντέλου και της καθυστέρησης.
• Να μικρορρυθμίζουν μοντέλα χρησιμοποιώντας μάθηση μεταφοράς για απόδοση συγκεκριμένη σε εργασία.
• Να αναπτύσσουν βελτιστοποιημένα μοντέλα σε πραγματικές πλατφόρμες υλικού αιχμής.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τάξη), απευθύνεται σε μηχανικούς υπολογιστικής όρασης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές AI και επαγγελματίες IoT που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εφαρμογές της στην υπολογιστική όραση.
• Αναπτύξουν βελτιστοποιημένα μοντέλα βαθιάς μάθησης σε συσκευές αιχμής για ανάλυση εικόνας και βίντεο σε πραγματικό χρόνο.
• Χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για την ανάπτυξη μοντέλων.
• Βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για απόδοση, ενεργειακή απόδοση και συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε ενσωματωμένους μηχανικούς μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές IoT και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές TinyML για εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη σε ενεργειακά αποδοτικό υλικό.

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

• Κατανοούν τα θεμέλια του TinyML και της Τεχνητής Νοημοσύνης Edge.
• Αναπτύσσουν ελαφριά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης σε μικροελεγκτές.
• Βελτιστοποιούν την εξαγωγή συμπερασμάτων Τεχνητής Νοημοσύνης για χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.
• Ενσωματώνουν το TinyML σε πραγματικές εφαρμογές IoT.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και ειδικούς αυτοματισμού μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Edge AI σε ρομποτικές εφαρμογές.

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

• Να κατανοήσουν τον ρόλο του Edge AI στα αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύξουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές edge για ρομποτική πραγματικού χρόνου.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης για λήψη αποφάσεων με χαμηλή καθυστέρηση.
• Να ενσωματώσουν την όραση υπολογιστών και τη συγχώνευση αισθητήρων για ρομποτική αυτονομία.

Αυτό το πρακτικό μάθημα στο Ελλάδα σας καθοδηγεί στο να υλοποιήσετε agentic AI σε συσκευές με περιορισμένους πόρους. Μάθετε να φτιάχνετε, να βελτιστοποιείτε και να διαχειρίζεστε ελαφριούς παράγοντες (agents) για τοπική λογική σужολογία χρησιμοποιώντας Python, TensorFlow Lite και PyTorch Mobile, ενισχύοντας την ταχύτητα, την ιδιωτικότητα και την αξιοπιστία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης, προγραμματιστές ενσωματωμένων συστημάτων και μηχανικούς υλικού που επιθυμούν να υλοποιήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές χαμηλής ισχύος ελαχιστοποιώντας την κατανάλωση ενέργειας.

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

• Να κατανοούν τις προκλήσεις της εκτέλεσης τεχνητής νοημοσύνης σε ενεργειακά αποδοτικές συσκευές.
• Να βελτιστοποιούν νευρωνικά δίκτυα για εξαγωγή συμπερασμάτων χαμηλής ισχύος.
• Να χρησιμοποιούν τεχνικές κβαντοποίησης, περικοπής και συμπίεσης μοντέλων.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε υλικό αιχμής με ελάχιστη κατανάλωση ενέργειας.

Η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή διά ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές AI μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και μηχανικούς ρομποτικής που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν και να αναπτύξουν μοντέλα AI σε πλατφόρμες NVIDIA Jetson για εφαρμογές edge.

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

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του edge AI και του υλικού NVIDIA Jetson.
• Να βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές edge.
• Να χρησιμοποιήσουν το TensorRT για την επιτάχυνση της συμπερασματολογίας βαθιάς μάθησης.
• Να αναπτύξουν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το JetPack SDK και το ONNX Runtime.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές AI, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και αρχιτέκτονες συστημάτων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για ανάπτυξη στην άκρη.

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

• Κατανοούν τις προκλήσεις και τις απαιτήσεις της ανάπτυξης μοντέλων AI σε συσκευές άκρου.
• Εφαρμόζουν τεχνικές συμπίεσης μοντέλου για τη μείωση του μεγέθους και της πολυπλοκότητας των μοντέλων AI.
• Χρησιμοποιούν μεθόδους κβαντοποίησης για να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων σε υλικό άκρου.
• Υλοποιούν κλάδεμα και άλλες τεχνικές βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων.
• Αναπτύσσουν βελτιστοποιημένα μοντέλα AI σε διάφορες συσκευές άκρου.

Αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (από απόσταση ή κατά προσώπημα) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις τεχνολογίας με ενδιάμεσο επίπεδο, που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην εκμετάλλευση μοντέλων ΤΝ σε συσκευές edge για διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοούν τις αρχές της Edge AI και τα οφέλη της.
• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν το περιβάλλον υπολογισμών edge.
• Αναπτύσσουν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ για εκμετάλλευση σε edge.
• Εφαρμόζουν πρακτικές λύσεις ΤΝ σε συσκευές edge.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν τις απόδοσης των μοντέλων που εκμεταλλεύονται σε edge.
• Αποδίδουν σε ηθικές και ασφαλείς συσχετίσεις στις εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού κλάδου, προγραμματιστές fintech και ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

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

• Να κατανοούν τον ρόλο του Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Να υλοποιούν συστήματα ανίχνευσης απάτης χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Να βελτιώνουν την εξυπηρέτηση πελατών μέσω λύσεων βασισμένων στην τεχνητή νοημοσύνη.
• Να εφαρμόζουν το Edge AI για τη διαχείριση κινδύνου και τη λήψη αποφάσεων.
• Να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται λύσεις Edge AI σε χρηματοοικονομικά περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τάξη), απευθύνεται σε βιομηχανικούς μηχανικούς μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες της παραγωγής και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI στη βιομηχανική αυτοματοποίηση.

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

• Κατανοούν τον ρόλο του Edge AI στη βιομηχανική αυτοματοποίηση.
• Υλοποιούν λύσεις προβλεπτικής συντήρησης με χρήση Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές ΤΝ για ποιοτικό έλεγχο στις διαδικασίες παραγωγής.
• Βελτιστοποιούν βιομηχανικές διαδικασίες χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αναπτύσσουν και διαχειρίζονται λύσεις Edge AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες AI μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το TensorFlow Lite για εφαρμογές Edge AI.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του TensorFlow Lite και τον ρόλο του στο Edge AI.
• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα TensorFlow Lite σε διάφορες συσκευές Edge.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία και τεχνικές για τη μετατροπή και βελτιστοποίηση μοντέλων.
• Να υλοποιούν πρακτικές εφαρμογές Edge AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε πολεοδόμους, πολιτικούς μηχανικούς και διαχειριστές έργων έξυπνων πόλεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για πρωτοβουλίες έξυπνων πόλεων.

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

• Κατανοούν τον ρόλο του Edge AI στις υποδομές έξυπνων πόλεων.
• Υλοποιούν λύσεις Edge AI για διαχείριση κυκλοφορίας και επιτήρηση.
• Βελτιστοποιούν τους αστικούς πόρους χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Edge AI.
• Ενσωματώνουν το Edge AI με υπάρχοντα συστήματα έξυπνων πόλεων.
• Αντιμετωπίζουν ηθικά και ρυθμιστικά ζητήματα σε αναπτύξεις έξυπνων πόλεων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας μεσαίου επιπέδου, διαχειριστές συστημάτων και ερευνητές δεοντολογίας ΤΝ που επιθυμούν να ασφαλίσουν και να αναπτύξουν δεοντολογικά λύσεις Edge AI.

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

• Κατανοούν τις προκλήσεις ασφάλειας και απορρήτου στο Edge AI.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την ασφάλεια των συσκευών άκρου και των δεδομένων.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για τον μετριασμό των κινδύνων ασφαλείας κατά την ανάπτυξη Edge AI.
• Αντιμετωπίζουν δεοντολογικά ζητήματα και διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με κανονισμούς.
• Διεξάγουν αξιολογήσεις ασφαλείας και ελέγχους για εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές αυτόνομων οχημάτων και ερευνητές AI που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

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

• Να κατανοούν τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στα αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύσσουν και να υλοποιούν μοντέλα AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές edge.
• Να υλοποιούν λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, drones και ρομποτική.
• Να σχεδιάζουν και να βελτιστοποιούν συστήματα ελέγχου χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και κανονιστικά ζητήματα σε εφαρμογές αυτόνομης AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην τοποθεσία Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στον τομέα της υγείας.

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

• Κατανοούν τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
• Αναπτύσσουν και υλοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
• Εφαρμόζουν λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάζουν και υλοποιούν συστήματα παρακολούθησης ασθενών με χρήση Edge AI.
• Αντιμετωπίζουν ζητήματα ηθικής και κανονιστικής συμμόρφωσης σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία.

Αυτό το πρόγραμμα εκπαίδευσης 21 ωρών στο Ελλάδα καθοδηγεί τους αρχιτέκτονες IT στον σχεδιασμό κατανεμημένων συστημάτων νέας γενιάς. Εξερευνήστε το 6G, την υπολογιστική σε άκρο και την ενσωμάτωση AI για υποδομές χαμηλής καθυστέρησης και κλιμακώσιμες. Αποκτήστε πρακτικές δεξιότητες για ασφαλείς, ανθεκτικές και έξυπνες αρχιτεκτονικές edge ώστε να καλύψετε τις μελλοντικές επιχειρηματικές απαιτήσεις.

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, ζωντανά στην Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για την ενίσχυση των εφαρμογών IoT με δυνατότητες ευφυούς επεξεργασίας δεδομένων και αναλύσεων.

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

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Να ρυθμίσουν και να παραμετροποιήσουν περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
• Να αναπτύξουν και να εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές IoT.
• Να υλοποιήσουν επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων σε συστήματα IoT.
• Να ενσωματώσουν το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
• Να αντιμετωπίσουν δεοντολογικούς προβληματισμούς και βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για IoT.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές IoT ενδιάμεσου επιπέδου, μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν TinyML για προγνωστική συντήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και εφαρμογές έξυπνων αισθητήρων.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του TinyML και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Να εγκαθιστούν ένα περιβάλλον ανάπτυξης TinyML για έργα IoT.
• Να αναπτύσσουν και να εγκαθιστούν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε μικροελεγκτές χαμηλής ισχύος.
• Να υλοποιούν προγνωστική συντήρηση και ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας TinyML.
• Να βελτιστοποιούν τα μοντέλα TinyML για αποδοτική χρήση ενέργειας και μνήμης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα έως την πρακτική υλοποίηση, συμπεριλαμβανομένης της εγκατάστασης και της ανάπτυξης.

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

• Να κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες του Edge AI.
• Να ρυθμίζουν και να διαμορφώνουν περιβάλλοντα Edge AI.
• Να αναπτύσσουν, να εκπαιδεύουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα Edge AI.
• Να εγκαθιστούν και να διαχειρίζονται εφαρμογές Edge AI.
• Να ενσωματώνουν το Edge AI με υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά ζητήματα και βέλτιστες πρακτικές στην υλοποίηση του Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε μικροελεγκτές χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του TinyML και τα οφέλη του για εφαρμογές edge AI.
• Ρυθμίσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης για έργα TinyML.
• Εκπαιδεύσουν, βελτιστοποιήσουν και αναπτύξουν μοντέλα AI σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Χρησιμοποιήσουν το TensorFlow Lite και το Edge Impulse για την υλοποίηση πραγματικών εφαρμογών TinyML.
• Βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για ενεργειακή απόδοση και περιορισμούς μνήμης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου επιπέδου και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εισαγωγικές του εφαρμογές.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Edge AI.
• Εγκαθιστούν και να παραμετροποιούν περιβάλλοντα Edge AI.
• Αναπτύσσουν και να υλοποιούν απλές εφαρμογές Edge AI.
• Εντοπίζουν και να κατανοούν τις περιπτώσεις χρήσης και τα οφέλη του Edge AI.

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.