Avancerade Edge AI Tekniker Träningskurs

Denna instruktörledda, levande utbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, datavetare och teknikentusiaster på mellannivå som vill förvärva praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på kant-enheter för olika applikationer.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera och installera miljö för kantberäkning.
• Utveckla, träna och optimerar AI-modeller för distribution på kant-enheter.
• Implementera praktiska AI-lösningar på kant-enheter.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos modeller som distribuerats på kant-enheter.
• Hantera etiska och säkerhetsaspekter i Edge AI-applikationer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till robotikingenjörer, autonoma fordonstekniker och AI-forskare på mellannivå som vill dra nytta av Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
• Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.
• Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, droner och robotik.
• Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i autonoma AI-applikationer.

Denna instruktörsledda, live-training (online eller på plats) är riktad till mellannivåutvecklare och IT-professionella som vill få en omfattande förståelse för Edge AI från koncept till praktisk implementering, inklusive uppsättning och distribution.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande begrepp om Edge AI.
• Sätta upp och konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla, träna och optimera Edge AI-modeller.
• Distribuera och hantera Edge AI-applikationer.
• Integrera Edge AI med befintliga system och arbetsflöden.
• Behandla etiska överväganden och bästa praxis vid implementering av Edge AI.

Denna instruktörsledda, levande utbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till finansprofessionella på mellannivå, fintech-utvecklare och AI-specialister som vill implementera Edge AI-lösningar inom finansiella tjänster.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI inom finansiella tjänster.
• Implementera bedrägeriupptäckningssystem med Edge AI.
• Förbättra kundservice genom AI-drivna lösningar.
• Använda Edge AI för riskhantering och beslutsfattande.
• Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i finansiella miljöer.

Denna ledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade vårdprofessionella, biomedicinstekniker och AI-utvecklare som vill dra nytta av Edge AI för innovativa lösningar inom hälso- och sjukvård.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvård.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på edge-enheter för hälso- och sjukvårdsapplikationer.
• Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostiska verktyg.
• Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i AI-applikationer inom hälso- och sjukvård.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till industrialingenjörer, tillverkare och AI-utvecklare med mellanavancerad nivå som vill implementera Edge AI-lösningar i industriell automatisering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI inom industriell automatisering.
• Implementera lösningar för förutspående underhåll med hjälp av Edge AI.
• Tillämpa AI-tekniker för kvalitetskontroll i tillverkningsprocesser.
• Optimera industriella processer med Edge AI.
• Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i industriella miljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, inbyggda systemingenjörer och robotikingenjörer på mellan-nivå som vill optimera och distribuera AI-modeller på NVIDIA Jetson-plattformar för kantapplikationer.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i kant-AI och NVIDIA Jetson-hårdvara.
• Optimera AI-modeller för distribution på kant-enheter.
• Använda TensorRT för att accelerera djupinlärningsinferens.
• Distribuera AI-modeller med JetPack SDK och ONNX Runtime.

Denna instruktörsledda, live-utbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotikingenjörer, AI-utvecklare och automatiseringsspecialister på mellan- och avancerad nivå som vill implementera Edge AI för robotikanvändningar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen av Edge AI i autonoma system.
• Distribuera AI-modeller på kantenheter för robotik i realtid.
• Optimera AI-prestanda för beslutsfattande med låg latens.
• Integrera datorseende och sensorfusion för robotisk autonomi.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellannivåurbana planerare, civilingenjörer och smart city-projektledare som vill utnyttja Edge AI för smart city-initiativ.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI i smart city-infrastrukturer.
• Implementera Edge AI-lösningar för trafikhantering och övervakning.
• Optimera stadsresurser med hjälp av Edge AI-teknologier.
• Integrera Edge AI med befintliga smart city-system.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden vid smart city-implementeringar.

Denna kurs i ledande undervisning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare, datavetare och AI-praktiker på mellanavancerad nivå som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll inom Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika kantenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Denna ledarledda, live-utbildning på plats Sverige (online eller på plats) är avsedd för utvecklare och IT-professionella på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i Edge AI och dess inledande tillämpningar.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och arkitekturen för Edge AI.
• Installera och konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla och distribuera enkla Edge AI-applikationer.
• Identifiera och förstå användningsfall och fördelar med Edge AI.

Denna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-ingenjörer, inbyggda utvecklare och hårdvaruingenjörer som vill implementera AI-modeller på lågkraftsförbrukande enheter medan energiförbrukningen minimeras.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna med att köra AI på energieffektiva enheter.
• Optimerar neurala nätverk för lågkraftsinferens.
• Använder kvantisering, beskärning och modellkomprimeringstekniker.
• Distribuerar AI-modeller på kanthårdvara med minimal strömförbrukning.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, maskininlärningsingenjörer och systemarkitekter på mellan-nivå som vill optimerar AI-modeller för implementation på edge-enheter.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna och kraven för att implementera AI-modeller på edge-enheter.
• Tillämpa modellkomprimeringstekniker för att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller.
• Använda kvantiseringsmetoder för att förbättra modellens effektivitet på edge-hårdvara.
• Implementera beskärning och andra optimeringsmetoder för att förbättra modellprestanda.
• Implementera optimerade AI-modeller på olika edge-enheter.

Denna ledare ledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsprofessionella på mellan nivå, systemadministratörer och forskare inom AI-etik som vill säkra och etiskt distribuera Edge AI-lösningar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhets- och integritetskraven i Edge AI.
• Implementera bästa praxis för att säkra kant-enheter och data.
• Utveckla strategier för att minska säkerhetsrisker i Edge AI-distributioner.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerställa överensstämmelse med regler.
• Utföra säkerhetsbedömningar och revisioner för Edge AI-applikationer.