Edge AI Kurs i Sverige

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) är inriktad på avancerade AI-forskare, datavetare och säkerhetsspecialister som vill implementera tekniker för federerad inlärning för att träna AI-modeller på flera edge-enheter samtidigt som de bevarar datasekretessen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med federerad inlärning i Edge AI.
• Implementera modeller för federerad inlärning med hjälp av TensorFlow Federated och PyTorch.
• Optimera AI-utbildning över distribuerade edge-enheter.
• Ta itu med utmaningar när det gäller dataskydd och säkerhet inom federerad inlärning.
• Distribuera och övervaka system för federerad inlärning i verkliga tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till agritech-professionella på nybörjar- till intervjunnivå, IoT-specialister och AI-ingenjörer som vill utveckla och distribuera Edge AI lösningar för smart jordbruk.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen som Edge AI i precisionsjordbruket.
• Implementera AI-drivna system för övervakning av grödor och boskap.
• Utveckla automatiserade bevattnings- och miljösensorluftslösningar.
• Optimera jordbruksverksamheten med hjälp av realtidsanalys av Edge AI.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på avancerad nivå, AI-ingenjörer och IoT-utvecklare som vill implementera robusta säkerhetsåtgärder och motståndskraftstrategier för Edge AI system.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhetsrisker och sårbarheter i Edge AI-distributioner.
• Implementera krypterings- och autentiseringstekniker för dataskydd.
• Utforma motståndskraftiga Edge AI-arkitekturer som kan motstå cyberhot.
• Tillämpa säkra strategier för implementering av AI-modeller i gränsmiljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till nybörjarnivå till mellannivå detaljhandelteknologer, AI-utvecklare och affärsanalytiker som önskar tillämpa Edge AI lösningar för smarta kassa-system, lagerhantering och personlig kundengagemang.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur Edge AI förbättrar detaljhandelsverksamheten och kundupplevelsen.
• Implementera AI-drivna smarta kassa- och kassörsfria betalningssystem.
• Optimera lagerhanteringen med realtidsövervakning och analys.
• Utnyttja datorseende och AI för personliga upplevelser i butiker.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till telekomproffs på mellannivå, AI-ingenjörer och IoT-specialister som vill utforska hur 5G nätverk accelererar Edge AI applikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i 5G teknik och dess påverkan på Edge AI.
• Distribuera AI-modeller som är optimerade för låg latensapplikationer i 5G miljöer.
• Implementera system för realtidsbeslutande med Edge AI och 5G anslutning.
• Optimera AI-arbetsbelastningar för effektiv prestanda på edge-enheter.

Denna instruktörledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-utvecklare inom inbyggd AI och specialister inom edge computing som vill finjustera och optimera lättviktiga AI-modeller för distribution på resursbegränsade enheter.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Välja och anpassa förtränade modeller som är lämpliga för edge-distribution.
• Tillämpa kvantisering, trimning och andra kompressionstekniker för att minska modellstorlek och latens.
• Finjustera modeller med hjälp av transfer learning för uppgiftsspecifik prestanda.
• Distribuera optimerade modeller på verkliga edge-hardvarplattformar.

Denna instruktörledda, virtuella utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datorvisionsingenjörer, AI-utvecklare och IoT-proffs på medelnivå till avancerad nivå som vill implementera och optimera datorvisionsmodeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpningar inom datorseende.
• Deploya optimerade djupa inlärningsmodeller på edge-enheter för realtidsanalys av bilder och video.
• Använda ramverk som TensorFlow Lite, OpenVINO och NVIDIA Jetson SDK för modellutplacering.
• Optimera AI-modeller för prestanda, energieffektivitet och inferens med låg latens.

This instructor-led, live training in Sverige (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.

Den här instruktörsledda, liveträningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotingenjörer på medelnivå till avancerad nivå, AI-utvecklare och automatiseringsspecialister som vill implementera Edge AI för robotikapplikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen av Edge AI i autonoma system.
• Distribuera AI-modeller på edge-enheter för realtidsrobotik.
• Optimera AI-prestanda för beslutsfattande med låg latens.
• Integrera datorseende och sensorfusion för robotautonomi.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer på avancerad nivå, inbäddade utvecklare och hårdvaruingenjörer som vill implementera AI-modeller på lågenergi-enheter utan att öka energiförbrukningen.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna med att köra AI på energieffektiva enheter.
• Optimera neurala nätverk för lågströmsinference.
• Utnyttja tekniker för kvantisering, beskärning och modellkomprimering.
• Distribuera AI-modeller på edge-hårdvara med minimal effektanvändning.

Denna instruktörledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare på mellanliggande nivå, inbyggda ingenjörer och robotikingenjörer som vill optimera och distribuera AI-modeller på NVIDIA Jetson-plattformar för edge-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i edge AI och NVIDIA Jetson-hårdvara.
• Optimera AI-modeller för distribution på edge-enheter.
• Använda TensorRT för att påskynda deep learning-inferens.
• Distribuera AI-modeller med JetPack SDK och ONNX Runtime.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare på mellannivå, maskininlärningsingenjörer och systemarkitekter som vill optimera AI-modeller för edge-distribution.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna och kraven för att distribuera AI-modeller på gränsenheter.
• Tillämpa modellkomprimeringstekniker för att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller.
• Använd kvantiseringsmetoder för att förbättra modellens effektivitet på edge-hårdvara.
• Implementera rensning och andra optimeringstekniker för att förbättra modellens prestanda.
• Distribuera optimerade AI-modeller på olika gränsenheter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och teknikentusiaster som vill få praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på edge-enheter för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera databehandlingsmiljön på gränsenheter.
• Utveckla, träna och optimera AI-modeller för gränsdistribution.
• Implementera praktiska AI-lösningar på gränsenheter.
• Utvärdera och förbättra prestanda för gränsdistribuerade modeller.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-program.

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

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI inom finansiella tjänster.
• Implementera system för identifiering av bedrägerier med hjälp av Edge AI.
• Förbättra kundservicen genom AI-drivna lösningar.
• Använd Edge AI för riskhantering och beslutsfattande.
• Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i finansiella miljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till industriingenjörer på mellannivå, tillverkningsproffs och AI-utvecklare som vill implementera Edge AI-lösningar inom industriell automation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Edge AI är implementationen av artificiella intelligensmodeller direkt på enheter och maskiner på nätverkets kant, vilket möjliggör realtidsbeslutsfattande med minimal fördröjning.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade embedded- och IoT-professionella som vill distribuera AI-aktiverade logik- och styrsystem i tillverkningsmiljöer där hastighet, pålitlighet och offline-funktionalitet är avgörande.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och fördelarna med edge AI-system.
• Bygga och optimera AI-modeller för implementation på embedded-enheter.
• Använda verktyg som TensorFlow Lite och OpenVINO för låg-latens-inferens.
• Integrera edge-intelligens med sensorer, aktuatorer och industriella protokoll.

Format på kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementation i en live-labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och AI-utövare 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 i Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med hjälp av TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika gränsenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till stadsplanerare på mellannivå, civilingenjörer och projektledare för smarta städer som vill utnyttja Edge AI för smarta stadsinitiativ.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI i smarta stadsinfrastrukturer.
• Implementera Edge AI-lösningar för trafikhantering och övervakning.
• Optimera urbana resurser med hjälp av Edge AI-teknik.
• Integrera Edge AI med befintliga system för smarta städer.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i distributioner av smarta städer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på mellannivå, systemadministratörer och AI-etikforskare som vill säkra och etiskt distribuera Edge AI-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhets- och sekretessutmaningarna i Edge AI.
• Implementera metodtips för att skydda gränsenheter och data.
• Utveckla strategier för att minska säkerhetsrisker i Edge AI-distributioner.
• Beakta etiska överväganden och se till att regelverk följs.
• Utför säkerhetsutvärderingar och granskningar för Edge AI-program.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotingenjörer på mellannivå, utvecklare av autonoma fordon och AI-forskare som vill utnyttja Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
• Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på gränsenheter.
• Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, drönare och robotik.
• Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i autonoma AI-tillämpningar.

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

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvården.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för hälso- och sjukvårdsprogram.
• Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostikverktyg.
• Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i AI-tillämpningar för hälso- och sjukvård.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utövare, forskare och utvecklare på avancerad nivå som vill behärska de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för edge-distribution och utforska specialiserade applikationer inom olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av AI-modeller för gränsenheter.
• Implementera banbrytande strategier för att distribuera AI-modeller på gränsenheter.
• Använd specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-applikationer.
• Optimera prestanda och effektivitet för Edge AI-lösningar.
• Utforska innovativa användningsfall och nya trender inom Edge AI.
• Hantera avancerade etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-distributioner.

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, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschfolk som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligenta databehandlings- och analysfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning i IoT.
• Konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för IoT-program.
• Implementera databehandling och beslutsfattande i realtid i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta itu med etiska överväganden och metodtips i Edge AI för IoT.

Denna instruktörledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på mellanliggande nivå, inbäddade ingenjörer och AI-utövare som vill implementera TinyML för förutsägelseunderhåll, avvikelsetidning och smarta sensortillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess tillämpningar inom IoT.
• Ställa in en TinyML utvecklingsmiljö för IoT-projekt.
• Utveckla och distribuera ML-modeller på energisnåla mikrokontroller.
• Implementera förutsägelseunderhåll och avvikelsetidning med hjälp av TinyML.
• Optimera TinyML modeller för effektiv kraft- och minnesanvändning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och IT-proffs på mellannivå som vill få en omfattande förståelse för Edge AI från koncept till praktisk implementering, inklusive installation och distribution.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen för Edge AI.
• Konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla, träna och optimera Edge AI-modeller.
• Distribuera och hantera Edge AI-program.
• Integrera Edge AI med befintliga system och arbetsflöden.
• Ta itu med etiska överväganden och bästa praxis vid implementering av AI på gränsenheter.

Denna instruktörsledda, digitala utbildning i Sverige vänder sig till ingenjörer med system kunnig och AI-utvecklare på mellannivå som vill deploya maskininlärningsmodeller på mikrokontroller med hjälp av TensorFlow Lite och Edge Impulse.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess fördelar för edge AI-applikationer.
• Ställa in en utvecklingsmiljö för TinyML-projekt.
• Träna, optimera och distribuera AI-modeller på lågenergimikrokontroller.
• Use TensorFlow Lite och Edge Impulse för att implementera verkliga TinyML-applikationer.
• Optimera AI-modeller för energieffektivitet och minnesbegränsningar.

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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och IT-proffs på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i Edge AI och dess introduktionsapplikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och arkitekturen för Edge AI.
• Konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla och distribuera enkla Edge AI-program.
• Identifiera och förstå användningsfallen och fördelarna med Edge AI.