Low-Power AI: Optimera Edge AI för Energieffektiva Enheter Träningskurs
Lågenergialt AI inriktar sig på att optimera AI-modeller för att effektivt köras på resursbegränsade och batteridrivna kant-enhetsanordningar.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-ingenjörer, inbyggda utvecklare och hårdvaruingenjörer som vill implementera AI-modeller på lågenergienheter samtidigt som energiförbrukningen minimeras.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att köra AI på energieffektiva enheter.
- Optimera neurala nätverk för lågenergiinferens.
- Använda kvantisering, beskärning och modellkomprimeringstekniker.
- Distribuera AI-modeller på kant-hårdvara med minimal energiförbrukning.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Mycket övningar och praktik.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att be om en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Introduktion till lågenergi AI
- Översikt över AI i inbyggda system
- Utmaningar med AI-implementering på lågenergi-enheter
- Energieflektiva AI-applikationer
Modelloptimeringstekniker
- Kvantisering och dess påverkan på prestanda
- Beskärning och viktdelning
- Kunskapsdestillering för modellförenkling
Implementation av AI-modeller på lågenergi-hårdvara
- Användning av TensorFlow Lite och ONNX Runtime för edge AI
- Optimering av AI-modeller med NVIDIA TensorRT
- Hårdvarubeskärning med Coral TPU och Jetson Nano
Minskning av energiförbrukning i AI-applikationer
- Energiprofilering och effektivitetskriterier
- Lågenergi-datorkonstruktionen
- Dynamisk energiskalning och adaptiva inferenstekniker
Fallstudier och verkliga applikationer
- AI-drivna batteridrivna IoT-enheter
- Lågenergi AI för hälso- och sjukvård och bärbara enheter
- Smart stad och miljöövervakningsapplikationer
Bästa praxis och framtida trender
- Optimering av edge AI för hållbarhet
- Framsteg inom energieflektiv AI-hårdvara
- Framtida utveckling inom lågenergi AI-forskning
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för djupinlärningsmodeller
- Erfarenhet av inbyggda system eller AI-deployment
- Grundläggande kunskap om modelloptimeringstekniker
Målgrupp
- AI-ingenjörer
- Utvecklare av inbyggda system
- Hårdvaruingenjörer
Open Training Courses require 5+ participants.
Low-Power AI: Optimera Edge AI för Energieffektiva Enheter Träningskurs - Booking
Low-Power AI: Optimera Edge AI för Energieffektiva Enheter Träningskurs - Enquiry
Low-Power AI: Optimera Edge AI för Energieffektiva Enheter - Konsultfråga
Konsultfråga
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
Avancerade Edge AI Tekniker
14 timmarDenna 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.
Bygga AI-Lösningar på Kanten
14 timmarDenna 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.
Edge AI i autonoma system
14 timmarDenna 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.
Edge AI: Från Begrepp till Implementering
14 timmarDenna 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.
Edge AI for Financial Services
14 timmarDenna 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.
Edge AI för hälsovården
14 timmarDenna 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.
Edge AI inom industriell automation
14 timmarDenna 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.
Edge AI för IoT-anslutningar
14 timmarDenna 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.
Införande av AI-modeller på kant-enheter med NVIDIA Jetson
21 timmarDenna 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.
Edge AI och Robotik: Aktivering av Autonoma System
21 timmarDenna 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.
Edge AI för Smarta Städer
14 timmarDenna 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.
Edge AI med TensorFlow Lite
14 timmarDenna 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.
Introduktion till Edge AI
14 timmarDenna 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.
Optimering av AI-modeller för kantenheter
14 timmarDenna 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.
Säkerhet och integritet i Edge AI
14 timmarDenna 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.