Εκπαίδευση Edge AI στην Αθήνα

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) στην Αθήνα 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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα 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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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.

Edge & Lightweight Πράκτορες είναι ένα πρακτικό εκπαιδευτικό πρόγραμμα που εστιάζει στην ανάπτυξη φόρτων εργασίας πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές με περιορισμένους πόρους. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να κατασκευάζουν, να βελτιστοποιούν και να διαχειρίζονται ελαφρούς πράκτορες ικανούς για τοπική συλλογιστική και εξαγωγή συμπερασμάτων, βελτιώνοντας την ταχύτητα, την ιδιωτικότητα και την αξιοπιστία σε κατανεμημένα περιβάλλοντα. Το πρόγραμμα δίνει έμφαση στη βελτιστοποίηση απόδοσης, τον σχεδιασμό χαμηλής καθυστέρησης και την ενσωμάτωση υλικού–λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν συστήματα πρακτόρων σε συσκευές χρησιμοποιώντας Python και πλαίσια edge AI.

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

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τις προκλήσεις της εκτέλεσης πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές edge.
• Να σχεδιάζουν βρόχους ελαφρών πρακτόρων κατάλληλους για περιβάλλοντα με περιορισμούς.
• Να υλοποιούν τοπική εξαγωγή συμπερασμάτων χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite, PyTorch Mobile και ONNX.
• Να ενσωματώνουν πράκτορες με αισθητήρες, ενεργοποιητές και πλατφόρμες IoT.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, την κατανάλωση ενέργειας και την καθυστέρηση για λειτουργία σε πραγματικό χρόνο.

Μορφή του Προγράμματος

• Διαδραστική διάλεξη και πρακτικές επιδείξεις.
• Πρακτική ανάπτυξη σε τοπικά ή εξομοιωμένα περιβάλλοντα.
• Μάθηση βασισμένη σε έργα και καθοδηγούμενες ασκήσεις υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής Προγράμματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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.

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 εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (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 Αθήνα (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.

Το Edge AI είναι η ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές και μηχανήματα στο άκρο του δικτύου, επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστο χρόνο απόκρισης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT που επιθυμούν να αναπτύξουν συστήματα λογικής και ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής όπου η ταχύτητα, η αξιοπιστία και η λειτουργία εκτός σύνδεσης είναι κρίσιμες.

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

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα οφέλη των συστημάτων Edge AI.
• Δημιουργούν και βελτιστοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη σε ενσωματωμένες συσκευές.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης.
• Ενσωματώνουν τη νοημοσύνη στο άκρο με αισθητήρες, ενεργοποιητές και βιομηχανικά πρωτόκολλα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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.

Το Edge AI επιτρέπει στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να εκτελούνται απευθείας σε ενσωματωμένες ή περιορισμένων πόρων συσκευές, μειώνοντας την καθυστέρηση και την κατανάλωση ενέργειας, ενώ αυξάνει την αυτονομία και την ιδιωτικότητα στα ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένων συστημάτων και μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές εξαγωγής συμπερασμάτων μηχανικής μάθησης και βελτιστοποίησης απευθείας σε ρομποτικό υλικό χρησιμοποιώντας πλαίσια TinyML και Edge AI.

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

• Κατανοούν τα βασικά του TinyML και του Edge AI για ρομποτική.
• Μετατρέπουν και αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για εξαγωγή συμπερασμάτων στη συσκευή.
• Βελτιστοποιούν τα μοντέλα για ταχύτητα, μέγεθος και ενεργειακή απόδοση.
• Ενσωματώνουν συστήματα Edge AI σε αρχιτεκτονικές ελέγχου ρομπότ.
• Αξιολογούν την απόδοση και την ακρίβεια σε πραγματικά σενάρια.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση εργαλειοσειρών TinyML και Edge AI.
• Πρακτικές ασκήσεις σε πλατφόρμες ενσωματωμένου και ρομποτικού υλικού.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

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 Αθήνα (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.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στην Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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 Αθήνα (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.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (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.