Införande av AI-modeller på kant-enheter med NVIDIA Jetson Träningskurs

Denna ledareledda, live utbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till telekommunikationsprofessionella, AI-ingenjörer och IoT-specialister på mellannivå som vill utforska hur 5G-nätverk accelererar Edge AI-applikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i 5G-teknologi och dess inverkan på Edge AI.
• Deploy AI-modeller som optimerats för låglatensapplikationer i 5G-miljöer.
• Implementera system för realtidsbeslutsfattande med hjälp av Edge AI och 5G-konnektivitet.
• Optimerar AI-arbetsbelastningar för effektiv prestanda på kantenheter.

6G och den intelligenta kanten är ett framtidsinrikt kursmaterial som utforskar integrationen av 6G-trådlösa teknologier med edge-bärande beräkningar, IoT-ekosystem och AI-drivna datahantering för att stödja intelligenta, låg-latens och anpassningsbara infrastrukturer.

Detta instruktörsvägledande, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivås IT-arkitekter som vill förstå och designa nästa generations distribuerade arkitekturer med utnyttjande av samverkan mellan 6G-konnectivitet och intelligenta edge-system.

Vid kursens avslutning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur 6G kommer att förvandla edge-bärande beräkningar och IoT-arkitekturer.
• Designa distribuerade system för ultra-låg-latens, hög bandbredd och autonom drift.
• Integrera AI och dataanalys på kanten för intelligenta beslut.
• Planera skalbara, säkra och tillförlitliga 6G-förberedda edge-infrastrukturer.
• Utvärdera affärs- och driftmodeller som möjliggörs av konvergens mellan 6G och edge.

Kursens format

• Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
• Fallstudier och tillämpade arkitekturdesignövningar.
• Praktiska simuleringar med frivilliga edge- eller containervärktyg.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna det.

Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-praktiker, forskare och utvecklare som vill bemästra de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för kantdistribution och utforska specialiserade tillämpningar över olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av Edge AI-modeller.
• Implementera framkanten strategier för distribution av AI-modeller på kantenheter.
• Använda specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-tillämpningar.
• Optimera prestanda och effektivitet hos Edge AI-lösningar.
• Utforska innovativa användningsfall och nyhetsutvecklingar inom Edge AI.
• Behandla avancerade etiska och säkerhetsaspekter vid distribution av Edge AI.

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 ledarstyrda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade cybersäkerhetsprofessionella, AI-ingenjörer och IoT-utvecklare som vill implementera robusta säkerhetsåtgärder och strategier för motståndskraft för Edge AI-system.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhetsrisker och sårbarheter i Edge AI-utplaceringar.
• Implementera krypterings- och autentiseringsmetoder för dataskydd.
• Designa motståndskraftiga Edge AI-arkitekturer som kan motstå cyberhot.
• Tillämpa säkra AI-modellutplaceringsstrategier i edge-miljöer.

Cambricon MLUs (Machine Learning Enheter) är specialiserade AI-kretsar optimerade för inferens och träning i kanten och datacenter-scenarier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå som vill bygga och distribuera AI-modeller med hjälp av BANGPy-ramverket och Neuware SDK på Cambricon MLU-hårdvara.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera BANGPy- och Neuware-utvecklingsmiljöer.
• Utveckla och optimera Python- och C++-baserade modeller för Cambricon MLUs.
• Distribuera modeller till kants- och datacenter-enheter som kör Neuware-runtime.
• Integrera ML-arbetsflöden med MLU-specifika accelerationsegenskaper.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on användning av BANGPy och Neuware för utveckling och distribution.
• Ledda övningar med fokus på optimering, integration och testning.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs baserat på din Cambricon-enhetsmodell eller användningsfall, vänligen kontakta oss för att ordna.

Huaweis Ascend CANN-verktygspaket möjliggör kraftfulla AI-inferenser på kant-enheter såsom Ascend 310. CANN erbjuder viktiga verktyg för kompilering, optimering och distribution av modeller där beräkning och minne är begränsade.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) vänder sig till AI-utvecklare och integratörer på mellannivå som vill distribuera och optimera modeller på Ascend kant-enheter med hjälp av CANN-verktygskedjan.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förbereda och konvertera AI-modeller för Ascend 310 med hjälp av CANN-verktyg.
• Bygga lättviktsinferenspipeliner med hjälp av MindSpore Lite och AscendCL.
• Optimera modellprestanda för begränsade beräknings- och minnesmiljöer.
• Distribuera och övervaka AI-applikationer i verkliga användningsområden på kanten.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktiska laborationsarbeten med kant-specifika modeller och scenarier.
• Levande distributionsexempel på virtuell eller fysisk kant-hårdvara.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, live-träning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till agritech-professionella, IoT-specialister och AI-ingenjörer på nybörjarnivå till mellannivå som vill utveckla och distribuera Edge AI-lösningar för smart jordbruk.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI i precision jordbruk.
• Implementera AI-drivna system för övervakning av odlingar och boskap.
• Utveckla automatiserade bevattnings- och miljöövervakningssystem.
• Optimera jordbrukseffektivitet med hjälp av realtidsanalys av Edge AI.

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, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datorseendeingenjörer, AI-utvecklare och IoT-professionella på mellan- till avancerad nivå som vill implementera och optimera datorseendemodeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpningar inom datorseende.
• Distribuera optimerade djupinlärningsmodeller på edge-enheter för realtidsanalys av bilder och videor.
• Använda ramverk som TensorFlow Lite, OpenVINO och NVIDIA Jetson SDK för modelldistribution.
• Optimera AI-modeller för prestanda, energieffektivitet och låg-latensinferens.

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 instruktörsvägleda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivåhälso- och sjukvårdsprofessorer, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.

Vid slutet av denna utbildning 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 drabbarbaserade enheter och diagnostiska verktyg.
• Designa och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och reglerande aspekter i hälso- och sjukvårdsAI-applikationer.

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.