Edge AI Training in Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς σε θέματα ασφάλειας που επιθυμούν να εφαρμόσουν ομοσπονδιακές τεχνικές εκμάθησης για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε πολλές συσκευές αιχμής, διατηρώντας παράλληλα το απόρρητο των δεδομένων.

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

• Κατανοήστε τις αρχές και τα οφέλη της ομοσπονδιακής μάθησης στο Edge AI.
• Εφαρμόστε μοντέλα ομοσπονδιακής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow Federated και PyTorch.
• Βελτιστοποιήστε την εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές κατανεμημένων άκρων.
• Αντιμετωπίστε τις προκλήσεις του απορρήτου και της ασφάλειας των δεδομένων στην ομοσπονδιακή μάθηση.
• Ανάπτυξη και παρακολούθηση ομόσπονδων συστημάτων εκμάθησης σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες γεωργίας, ειδικούς IoT και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν και να αναπτύξουν Edge AI λύσεις για έξυπνη γεωργία.

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

• Κατανοήστε το ρόλο του Edge AI στη γεωργία ακριβείας.
• Εφαρμογή συστημάτων παρακολούθησης καλλιεργειών και ζώων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
• Ανάπτυξη αυτοματοποιημένων λύσεων άρδευσης και περιβαλλοντικής ανίχνευσης.
• Βελτιστοποιήστε τη γεωργική απόδοση χρησιμοποιώντας αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προηγμένου επιπέδου επαγγελματίες ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και προγραμματιστές IoT που επιθυμούν να εφαρμόσουν ισχυρά μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές ανθεκτικότητας για συστήματα Edge AI.

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

• Κατανοήστε τους κινδύνους και τα τρωτά σημεία ασφαλείας στις Edge AI αναπτύξεις.
• Εφαρμογή τεχνικών κρυπτογράφησης και ελέγχου ταυτότητας για την προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάστε ανθεκτικές Edge AI αρχιτεκτονικές που μπορούν να αντέξουν τις απειλές στον κυβερνοχώρο.
• Εφαρμόστε ασφαλείς στρατηγικές ανάπτυξης μοντέλων AI σε περιβάλλοντα αιχμής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου τεχνολόγους λιανικής, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματικούς αναλυτές που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για έξυπνα συστήματα ολοκλήρωσης αγοράς, διαχείριση αποθέματος και εξατομικευμένη δέσμευση πελατών.

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

• Κατανοήστε πώς το Edge AI βελτιώνει τις δραστηριότητες λιανικής και την εμπειρία των πελατών.
• Εφαρμόστε συστήματα έξυπνων ταμείων και πληρωμών χωρίς ταμείο με τεχνητή νοημοσύνη.
• Βελτιστοποιήστε τη διαχείριση αποθέματος με παρακολούθηση και αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο.
• Χρησιμοποιήστε το computer vision και την AI για εξατομικευμένες εμπειρίες στο κατάστημα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες τηλεπικοινωνιών μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και ειδικούς IoT που επιθυμούν να εξερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν Edge AI εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της τεχνολογίας 5G και τον αντίκτυπό της στο Edge AI.
• Αναπτύξτε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βελτιστοποιημένα για εφαρμογές χαμηλής καθυστέρησης σε περιβάλλοντα 5G.
• Εφαρμόστε συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας συνδεσιμότητα Edge AI και 5G.
• Βελτιστοποιήστε τους φόρτους εργασίας AI για αποτελεσματική απόδοση σε συσκευές αιχμής.

This instructor-led, live training in Αθήνα (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε μηχανικούς όρασης υπολογιστών μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και επαγγελματίες του IoT που επιθυμούν να εφαρμόσουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα όρασης υπολογιστή για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εφαρμογές του στην όραση υπολογιστών.
• Αναπτύξτε βελτιστοποιημένα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης σε συσκευές άκρων για ανάλυση εικόνας και βίντεο σε πραγματικό χρόνο.
• Χρησιμοποιήστε πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για ανάπτυξη μοντέλου.
• Βελτιστοποιήστε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για απόδοση, απόδοση ισχύος και συμπεράσματα χαμηλής καθυστέρησης.

This instructor-led, live training in Αθήνα (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και ειδικούς αυτοματισμού που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Edge AI για εφαρμογές ρομποτικής.

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

• Κατανοήστε το ρόλο του Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για ρομποτική σε πραγματικό χρόνο.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση AI για λήψη αποφάσεων με χαμηλή καθυστέρηση.
• Ενσωματώστε την όραση υπολογιστή και τη σύντηξη αισθητήρων για ρομποτική αυτονομία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης προηγμένου επιπέδου, ενσωματωμένους προγραμματιστές και μηχανικούς υλικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές χαμηλής κατανάλωσης, ελαχιστοποιώντας την κατανάλωση ενέργειας.

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

• Κατανοήστε τις προκλήσεις της λειτουργίας AI σε ενεργειακά αποδοτικές συσκευές.
• Βελτιστοποιήστε τα νευρωνικά δίκτυα για συμπεράσματα χαμηλής ισχύος.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές κβαντοποίησης, κλαδέματος και συμπίεσης μοντέλων.
• Αναπτύξτε μοντέλα AI σε υλικό αιχμής με ελάχιστη κατανάλωση ενέργειας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, ενσωματωμένους μηχανικούς και μηχανικούς ρομποτικής που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν και να αναπτύξουν μοντέλα AI σε πλατφόρμες NVIDIA Jetson για εφαρμογές αιχμής.

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

• Κατανοήστε τα βασικά στοιχεία του υλικού Edge AI και NVIDIA Jetson.
• Βελτιστοποιήστε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη σε συσκευές αιχμής.
• Χρησιμοποιήστε το TensorRT για την επιτάχυνση των συμπερασμάτων βαθιάς μάθησης.
• Αναπτύξτε μοντέλα AI χρησιμοποιώντας JetPack SDK και ONNX Runtime.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και αρχιτέκτονες συστημάτων που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη αιχμής.

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

• Κατανοήστε τις προκλήσεις και τις απαιτήσεις της ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
• Εφαρμόστε τεχνικές συμπίεσης μοντέλων για να μειώσετε το μέγεθος και την πολυπλοκότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιήστε μεθόδους κβαντοποίησης για να βελτιώσετε την αποδοτικότητα του μοντέλου σε υλικό άκρων.
• Εφαρμογή κλαδέματος και άλλων τεχνικών βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
• Αναπτύξτε βελτιστοποιημένα μοντέλα AI σε διάφορες συσκευές αιχμής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής για διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το περιβάλλον υπολογιστών άκρων.
• Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI για ανάπτυξη αιχμής.
• Εφαρμόστε πρακτικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
• Αξιολογήστε και βελτιώστε την απόδοση των μοντέλων που αναπτύσσονται στην άκρη.
• Αντιμετωπίστε ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές fintech και ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI σε χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο του Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Εφαρμόστε συστήματα ανίχνευσης απάτης χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Βελτιώστε την εξυπηρέτηση πελατών μέσω λύσεων που βασίζονται σε AI.
• Εφαρμόστε το Edge AI για διαχείριση κινδύνου και λήψη αποφάσεων.
• Ανάπτυξη και διαχείριση λύσεων Edge AI σε οικονομικά περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε βιομηχανικούς μηχανικούς μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες κατασκευαστές και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης Edge στον βιομηχανικό αυτοματισμό.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο του Edge AI στον βιομηχανικό αυτοματισμό.
• Εφαρμόστε λύσεις πρόβλεψης συντήρησης χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Εφαρμόστε τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για ποιοτικό έλεγχο στις διαδικασίες παραγωγής.
• Βελτιστοποιήστε τις βιομηχανικές διαδικασίες χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Ανάπτυξη και διαχείριση λύσεων Edge AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν TensorFlow εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στο Lite for Edge.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TensorFlow Lite και τον ρόλο του στο Edge AI.
• Αναπτύξτε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
• Αναπτύξτε μοντέλα TensorFlow Lite σε διάφορες συσκευές αιχμής.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία και τεχνικές για τη μετατροπή και τη βελτιστοποίηση μοντέλων.
• Εφαρμόστε πρακτικές εφαρμογές Edge AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε πολεοδόμους μεσαίου επιπέδου, πολιτικούς μηχανικούς και διαχειριστές έργων έξυπνης πόλης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για πρωτοβουλίες έξυπνων πόλεων.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο του Edge AI στις υποδομές έξυπνων πόλεων.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI για διαχείριση και επιτήρηση της κυκλοφορίας.
• Βελτιστοποιήστε τους αστικούς πόρους χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Edge AI.
• Ενσωματώστε το Edge AI με τα υπάρχοντα συστήματα έξυπνων πόλεων.
• Αντιμετωπίστε ηθικά και ρυθμιστικά ζητήματα στις εγκαταστάσεις έξυπνων πόλεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) με καθοδήγηση εκπαιδευτών απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου κυβερνοασφάλειας, διαχειριστές συστημάτων και ερευνητές ηθικής τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εξασφαλίσουν και να αναπτύξουν ηθικά λύσεις Edge AI.

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

• Κατανοήστε τις προκλήσεις ασφάλειας και απορρήτου στο Edge AI.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ασφάλεια συσκευών και δεδομένων αιχμής.
• Αναπτύξτε στρατηγικές για τον μετριασμό των κινδύνων ασφαλείας στις αναπτύξεις Edge AI.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα και διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
• Πραγματοποιήστε αξιολογήσεις ασφαλείας και ελέγχους για εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές αυτόνομων οχημάτων και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη της Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, drones και ρομποτική.
• Σχεδιάστε και βελτιστοποιήστε τα συστήματα ελέγχου χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετώπιση ηθικών και κανονιστικών ζητημάτων σε αυτόνομες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης μεσαίου επιπέδου, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις υγειονομικής περίθαλψης.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και αναπτύξτε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετώπιση ηθικών και ρυθμιστικών ζητημάτων σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους για ανάπτυξη αιχμής και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

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

• Εξερευνήστε προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόστε στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
• Χρησιμοποιήστε εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση και την αποδοτικότητα των λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήστε καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
• Αντιμετωπίστε προηγμένα ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις αναπτύξεις Edge AI.

Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
• Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
• Optimize model performance for limited compute and memory environments.
• Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
• Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για τη βελτίωση των εφαρμογών IoT με έξυπνες δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων και ανάλυσης.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του Edge AI και την εφαρμογή του στο IoT.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές IoT.
• Εφαρμογή επεξεργασίας δεδομένων και λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε συστήματα IoT.
• Ενσωματώστε το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για το 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 ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπια) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα έως την πρακτική εφαρμογή, συμπεριλαμβανομένης της εγκατάστασης και της ανάπτυξης.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες του Edge AI.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI.
• Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα Edge AI.
• Ανάπτυξη και διαχείριση εφαρμογών Edge AI.
• Ενσωματώστε το Edge AI με υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε μικροελεγκτές χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τα οφέλη του για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αιχμής.
• Δημιουργήστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης για έργα TinyML.
• Εκπαιδεύστε, βελτιστοποιήστε και αναπτύξτε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Χρησιμοποιήστε το TensorFlow Lite και το Edge Impulse για να εφαρμόσετε εφαρμογές πραγματικού κόσμου TinyML.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για εξοικονόμηση ενέργειας και περιορισμούς 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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές 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:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Edge AI.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε τα περιβάλλοντα Edge AI.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε απλές εφαρμογές Edge AI.
• Προσδιορίστε και κατανοήστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα οφέλη του Edge AI.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του υπολογιστικού άκρου σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές αιχμής, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών του CNN έως την εξοικείωση με την απόσταξη γνώσης και την ομοσπονδιακή μάθηση. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της τεχνητής νοημοσύνης για επεξεργασία και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.