Εκπαίδευση Edge AI στην Αθήνα

Αυτή η επίδειξη εκπαιδεύσεως, με καθηγητή (online ή σε υπόλοιπο), προσαντίχει σε ειδικές επιπέδου μελετητές AI, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς ασφαλείας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μη αποσυντίθετου μάθησης για την εκπαίδευση AI προτύπων σε πολλαπλά κατώτερα διασύνορα υποστηρίζοντας την αποφυγή μοίρασης δεδομένων.

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

• Συνιέσουν τους αρχές και τα πλεονεκτήματα της μη αποσυντίθετου μάθησης στο Edge AI.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μη αποσυντίθετου μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow Federated και PyTorch.
• Βελτιωνούν την εκπαίδευση AI σε διασκορπισμένα edge διασύνορα.
• Αντιμετωπίζουν προβλήματα αποφυγής μοίρασης και ασφάλειας δεδομένων στη μη αποσυντίθετη μάθηση.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν συστήματα μη αποσυντίθετου μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές.

Αυτό το εργασιακό πρόγραμμα, δίδασκε από καθηγητή (online ή σε υφιστάμενο πρόβλημα Αθήνα), συντεθήκε για εξεχόντες επαγγελματίες του agritech, ιδρύματα IoT και μηχανές AI που θέλουν να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν λύσεις Edge AI για τη δικτυακή γεωργία.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο της Edge AI στη ακριβή γεωργία.
• Εφαρμόσουν συστήματα εποπτείας αγροτικών παραγωγών και ζωωτροφών κλάδων με βάση την AI.
• Διαμορφώσουν αυτόματα συστήματα περιβαλλοντικής και ιδρυτικής εγρήγορσης.
• Βελτιώσουν την απόδοση στη γεωργία χρησιμοποιώντας πραγματική ροή Edge AI.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός διαμορφωτής (online ή σε υπηρεσία) είναι προσανατολισμένος σε εξάχθρους ειδικές τεχνολογίας ασφαλείας, μηχανής ενοικίασης AI και αναπτυκτές IoT που θέλουν να εφαρμόσουν βιωσιμές μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές δυναμικής για Edge AI συστήματα.

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

• Συνεισφέρουν στην κατανόηση των κινδύνων ασφαλείας και εφιάλτων στις προβολές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και εγγραφής για την προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν αξιόπιστες Edge AI δομές που μπορούν να υποστούν κυβερνοκινδύνους.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλής εκθέσεων AI σε περιβάλλον edge.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε ύφεση (online ή ζωντανά) προσανατολίζεται σε τεχνολόγους καταστήματος, αναπτυξιακούς AI και αναλυτές εγχειριδίων προβλημάτων επιπέδου ξεκαθάρισης μέχρι μεσαίου επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για συστήματα αξιοπιστίας πληρωμών, διαχείριση των κατοπτρικών και προσωπικοποιημένη εναγωγή πελατών.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Πонτώσουν πώς το Edge AI βελτιώνει τις λειτουργίες καταστήματος και την εμπειρία των πελατών.
• Εφαρμόζουν συστήματα αξιοπιστίας πληρωμών και χειρωνικά-χωρίς-πληρωμές βελτιωμένους με AI.
• Οργανώνουν τη διαχείριση κατοπτρικών με πραγματικό χρόνο ακολουθήσεις και ανάλυση.
• Χρησιμοποιεί την υπολογιστική ήψη και την AI για προσωπικοποιημένες εμπειρίες στο κατάστημα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε χώρο πρόσωπου Αθήνα (online ή offline) στοχεύει σε επαγγελματίες τηλεκομμυνικής, μηχανικολόγους AI και ειδικούς IoT που θέλουν να διερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

Ακολουθώντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της τεχνολογίας 5G και την επίπτωσή της στην Edge AI.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα AI που έχουν ρυθμιστεί για εφαρμογές χαμηλού αναποδοχικού χρόνου σε περιβάλλον 5G.
• Εφαρμόσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση Edge AI και δικτύωσης 5G.
• Βελτιώσουν τις εργασίες των AI για αποδοτική λειτουργία σε κατώτερα διαθέσιμα συσκευές.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική διάθεση σε ύψιστη νότη (διαδικτύου ή σε προσωπική παρουσία) είναι απευθυνόμενη σε μεσαίου επιπέδου λογισμικά κεντρικού υπολογιστή (AI) προγραμματιστές και ειδικούς της πληροφορικής στην άκρη, οι οποίοι επιθυμούν να ανοστιστοχωρούν και να τελικά προσαρμόσουν μικροβαρές λογισμικών AI μοντέλα για εφαρμογή σε οργάνωσες με όρια πόρων.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι μετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Επιλέξουν και προσαρμόσουν μοντέλα προ-καθιερωμένα εύρω τα οποία είναι αρκετά για την εφαρμογή στην άκρη.
• Εφαρμόσουν κλαδισμό, περικοπή και άλλες τεχνικές συμπίπτωσης για να μειώσετε το μέγεθος του μοντέλου και τη διαδραστικότητά του.
• Προσαρμόστε τα μοντέλα χρησιμοποιώντας μεταφορά μάθησης για περιορισμένη δύναμη εκτέλεσης.
• Εγκαταστήσετε τα επιβεβαιωμένα μοντέλα σε πραγματικά πλατφόρμα υπολογιστών άκρης.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διευθυνόμενη, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή μέσω web) προσανατολίζεται σε μηχανικούς της υπολογιστικής οπτικής, αναπτυκτές AI και εxperts IoT που θέλουν να εφαρμόσουν και να τεκμηριώσουν μοντέλα υπολογιστικής οπτικής για πραγματικό-χρονη επεξεργασία σε κατώτερα εξοπλισμά.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εφαρμογές της στη υπολογιστική οπτική.
• να διαθέσουν προσαρμογεδές μοντέλα μαθητείας με βάση ταυτόχρονα δεδομένα σε κατώτερα εξοπλισμά για πραγματικό-χρονη ανάλυση εικόνων και βίντεο.
• να χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για τη διάθεση των μοντέλων.
• να βελτιώσουν τα μοντέλα AI για απόδοση, αποδοτικότητα ενέργειας και συμπεράσματα χαμηλής λατενσίας.

Αυτή η εκπαιδευτικά καθοδηγούμενη, ζωντανή διαμόρφωση στο Αθήνα (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.

Αυτή η εργασία με διδάσκοντα σε Αθήνα (online ή σε υπηρεσία) προσβλέπει σε μεσαιχμηνικούς και εξειδικευμένους μηχανικούς ρομπότ, ανάπτυξη AI και ειδικευμένους στη αυτομάτωση που θέλουν να εφαρμόσουν Edge AI για εφαρμογές ρομπότ.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο της Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Διαμορφώσουν μοντέλα AI σε κατασκευές edge για ρομπότ της παρόντος στιγμής.
• Οικοδομήσουν τη δύναμη AI για αποφάσεις με χαμηλή καθυστέρηση.
• Προσαρμόσουν επιστημονική βίβλο και σύγχυση αισθητήρων για την αυτάρκεια ρομπότ.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδεύση στο Αθήνα (online ή για τόπο) στοχεύει σε προχωρημένους μηχανικούς AI, αναπτυξιακούς embedded και μηχανικούς υλικού που θέλουν να εφαρμόσουν μοντέλα AI σε υπολογιστικά συστήματα με χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.

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

• Συνένωσουν τις προκλήσεις της εκτέλεσης AI σε υπολογιστικά συστήματα με αποδοτική ενέργεια.
• Υπερχωρίζουν διερμηνευτικές δικτύα για συλλογή πληροφοριών με χαμηλό εξοντισμό.
• Χρησιμοποιούν τεχνικές κατάκτησης, αποβολής και συμπίεσης μοντέλων.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε υλικά edge με εξοντισμό ενέργειας το λιγότερο δυνατό.

Αυτή η καθοδηγητική, εξ αποστάσεως (online) ή σε τοπική περιοχή (onsite), ζωντανή εκπαίδευση είναι προοριζόμενη για διάφορους μέσου ρυθμού εξελιγμένους αναπτυξευτές ΤΝ, εμφυτευμένων μηχανικών και μηχανικών ρομπότ στής γνώσης τους που επιθυμούν να βελτιοποιήσουν και να εφαρμόσουν μοντέλα ΤΝ σε πλατφόρμες NVIDIA Jetson για εφαρμογές edge.

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

• Καταλάβουν τα βασικά αρχίσματα της ΤΝ σε edge και της υποδομής NVIDIA Jetson.
• Βελτιοποιούν μοντέλα ΤΝ για εφαρμογή σε συσκευές edge.
• Χρησιμοποιούν το TensorRT για την επιτάχυνση του βαθύτερου μαθήματος (deep learning).
• Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ χρησιμοποιώντας το JetPack SDK και το ONNX Runtime.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδευτική μέθοδος σε Αθήνα (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 εκπαιδευτική περίοδος με καθηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους επίπεδα γνώσης, όπως φορτωμένοι προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και τεχνολογικοί θυμητές, που επιθυμούν να αποκτήσουν χειρονομήνη δεξιότητα στην απόδοση λογισμικών μοντέλων AI σε κομβικά συστήματα για διάφορες εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχή της AI στην κομβική δομή και τις πλευρές της.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το υπολογιστικό περιβάλλον στην κομβή.
• Να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιώσουν λογισμικά μοντέλα για την διαίρεση στην κομβή.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές λύσεις AI σε κομβικά συστήματα.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων που έχουν εφαρμοθεί στην κομβή.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και ασφαλές ζητήματα στις εφαρμογές AI στην κομβική δομή.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπίναξη σε Αθήνα (διαδικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε επαγγελματίες του τομέα των χρηματοοικονομικών με μεσαία εμπειρία, αναπτυξιακούς fintech και ειδικούς στην AI που θέλουν να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

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

• Διαλησθούν το ρόλο της Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Υλοποιήσουν συστήματα ανίχνευσης παραβάθμισης χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Βελτιώσουν τις υπηρεσίες για τους πελάτες μέσω λύσεων αυτοματοποιημένων με AI.
• Εφαρμόζουν Edge AI για διαχείριση κινδύνου και λήψη αποφάσεων.
• Διατάξουν και διαχειρίζονται λύσεις Edge AI σε χρηματοοικονομικές περιβάλων.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος, κάτω από την καθοδήγηση διδασκάλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου βιομηχανικούς μηχανικούς, προϊόντα της παραγωγής και αναπτυξευστές AI που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI στη βιομηχανική αυτομάτωση.

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

• Να καταλάβουν το ρόλο του Edge AI στη βιομηχανική αυτομάτωση.
• Να υλοποιήσουν λύσεις προβλέψιμης συντήρησης χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές AI για τον έλεγχο ποιότητας στις διεργασίες παραγωγής.
• Να βελτιστοποιούν τις βιομηχανικές διεργασίες χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Να καταφέρουν να παρέχουν και να διαχειρίζονται λύσεις Edge AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Edge AI είναι η διάθεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εγκαταστασιακά σε υπολογιστές και μηχανές στα προθίβα του δικτύου, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστη καθυστέρηση.

Αυτή η διδασκαλία, η οποία πραγματοποιείται από μαθητεύτη (διαδικτύου ή στο εγχώριο), είναι προσανατολισμένη για επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερων ανάγκων στα embedded και IoT, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν λογιστικά και συστήματα ρυθμιστικών με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η ταχύτητα, η αξιόπιστη λειτουργία και η λειτουργία άνευ σύνδεσης είναι ζωτικές.

Στο τέλος αυτής της διάχυσης, οι μετέπειτα συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• καταλήξουν στη δομή και τους πλεονεκτήματες των συστημάτων edge AI.
• δημιουργούν και βελτιώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διάθεση σε embedded υπολογιστές.
• χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για πράξεις με έλαχιστη καθυστέρηση.
• ενδομιγκώνουν τη δύναμη edge σε αισθητήρες, υποδοχείς και εργοστασιακά πρωτόκολλα.

Σχέδιο του Μαθήματος

• ενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλά ασκήσεις και πρόβασμα.
• υλικοποίηση ενεργής-εγκατάστασης σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής του Διδακτικού Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μία προσωπικοποιημένη διάχυση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

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 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 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 καθοδήγηση, ζωντανή εκπαίδευση σε Αθήνα (online ή παρόνους) απευθύνεται σε μηδιανό επίπεδο ρομποτικούς μηχανικούς, αναπτυξευτές αυτόνομων οχημάτων και έρευνητές AI που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για δημιουργικές λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

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

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύξουν και να υλοποιήσουν μοντέλα AI για πραγματικότητα επεξεργασία σε συστήματα ακμής.
• Να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, δρονεία και ρομπότ.
• Να σχεδιάσουν και να βελτιώσουν ρυθμιστικά συστήματα χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και νομικά θέματα σε εφαρμογές AI.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε ύφεση (online ή offline) στο Αθήνα 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.

O Edge AI επιτρέπει τα μοντέλα του τεχνικού νοητικού να λειτουργούν άμεσα σε καθιστώμενα υπολογιστικά συστήματα ή συστήματα με περιορισμένη πόρων, μείωνοντας το χρονόδιαγράμμα και την κατανάλωση ενέργειας ενώ αυξάνει την αυτονομία και την ιδιωτικότητα στα ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή onsite) απευθύνεται σε υψηλόβαθμους ενσωματωμένους διεργαστικούς και μηχανικούς ρομποτικής που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και βελτιωμένων υπολογισμών άμεσα σε ρομποτικό λειτουργικό υλικό χρησιμοποιώντας TinyML και πλαίσια Edge AI.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα της TinyML και της Edge AI για ρομποτική.
• Μετατρέψουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI για ανάλυση συσκευών.
• Βελτιώσουν τα μοντέλα όσον αφορά την ταχύτητα, το μέγεθος και την αποδοτικότητα ενέργειας.
• Ενσωματώσουν Edge AI συστήματα σε ρομποτικά λειτουργικά πλαίσια ελέγχου.
• Αξιολογήσουν την απόδοση και την ακρίβεια σε πραγματικά ρυθμία.

Μορφή του Κουρσού

• Αλληλεπίδραση και συζήτηση.
• Χειρονομική πρακτική χρησιμοποιώντας TinyML και εργαλεία Edge AI.
• Εφαρμοσμένη εξάσκηση σε πλατφόρμες καθιστώμενου λειτουργικού υλικού και ρομποτικής.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η προσωπικοτελουμένη, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση στο Αθήνα (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.

Ο πακέτος Huawei's Ascend CANN επιτρέπει την ισχυρή αποδοχή AI σε όρια συσκευών, όπως το Ascend 310. Το CANN παρέχει επιβεβαιωμένα εργαλεία για την κάθετη μετάφραση, βελτίωση και εγκατάσταση μοντέλων όπου η υπολογιστική δύναμη και το μνήμη είναι περιορισμένες.

Αυτός ο εκπαιδευτικός διδάσκων, ζωντανός τρέινινγ (διαδικτύου ή σε χώρο) προσβλέπει σε εξειδίκευτες αναπτυκτές AI και μεταγωγείς που θέλουν να εγκαταστήσουν και βελτιώσουν μοντέλα σε όρια συσκευών Ascend χρησιμοποιώντας το εργαλείο CANN.

Τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάσουν και μεταφέρουν μοντέλα AI για το Ascend 310 χρησιμοποιώντας τα εργαλεία CANN.
• Σχεδιάζουν πινακίδες παραδόσεως με MindSpore Lite και AscendCL.
• Βελτιώσουν την επίδοση των μοντέλων σε περιβάλλοντα υπολογιστικής δύναμης και μνήμης.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν εφαρμογές AI σε πραγματικά χώρο edge αποτελεσματικότητα.

Μορφή του κύκλου μαθημάτων

• Δυναμικός λόγος και παρουσίαση.
• Πρακτική εργασία με πινακίδες συσκευών edge και σενάρια.
• Ζωντανά παραδείγματα εγκατάστασης σε υπολογιστική hardware edge.

Προεπιλεγμένες Επιλογές του Κύκλου Μαθημάτων

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαιδευτική διαδικασία για αυτό το κύκλο μαθημάτων, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να ορίσετε.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Αθήνα, 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 Αθήνα (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.

Αυτή η διδασκαλία με επίδειξη εξ εργάσματος (online ή σε χώρο πρόσβασης) στην Αθήνα 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 εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Αθήνα (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.

Οι Cambricon MLUs (Machine Learning Units) είναι ειδικοποιημένα AI χιπ που οργανωθήκανε για συμπεράσματα και εκπαίδευση σε περιπτώσεις edge και datacenter.

Αυτό το ζωντανό διδασκαλικό μάθημα (online ή live) είναι προσανατολισμένο σε μεσαίου επίπεδου αναπτυξτές που θέλουν να κατασκευάσουν και να εγκαταστήσουν AI μοντέλα χρησιμοποιώντας το πλαίσιο BANGPy και Neuware SDK στο Cambricon MLU hardware.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τα περιβάλλοντα ανάπτυξης BANGPy και Neuware.
• Αναπτύξουν και βελτιώσουν μοντέλα βασισμένα στο Python και C++ για Cambricon MLUs.
• Εγκαταστήσουν τα μοντέλα σε edge και data center εξόδια που λειτουργούν με Neuware runtime.
• Συμβάλλουν στην ολοκλήρωση ML workflows με χαρακτηριστικά επιτάχυνσης που είναι κυριότερα για το MLU.

Μορφή του μαθήματος

• Επικοινωνητική ομιλία και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση του BANGPy και Neuware για ανάπτυξη και εγκατάσταση.
• Οδηγούμενες ασκήσεις που συγκεντρώνονται στη βελτίωση, ολοκλήρωση και δοκιμή.

Προεπιλεγμένες επιλογές μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βασισμένη στο Cambricon device model ή χρήση, καταλάβετε παρακαλώ να επικοινωνήσετε μαζί μας για τη διάρθρωση.

Αυτή η εκπαιδεύση από καθηγητή (online ή στο χώρο εργασίας) στο Αθήνα 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.

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.