Curs de pregatire Edge AI pentru Visione Artificială: Procesare de Imagini în Timp Real

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul telecomunicațiilor, inginerilor AI și specialiștilor IoT de nivel intermediar care doresc să exploreze cum rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale tehnologiei 5G și impactul acesteia asupra Edge AI.
• Implementa modele de AI optimizate pentru aplicații cu latență scăzută în medii 5G.
• Implementa sisteme de luare a deciziilor în timp real folosind Edge AI și conectivitatea 5G.
• Optimiza sarcinile de lucru AI pentru performanță eficientă pe dispozitive edge.

6G și Marginea Inteligentă este un curs orientat spre viitor care explorează integrarea tehnologiilor wireless 6G cu calculul la margine, ecosistemele IoT și procesarea datelor bazate pe inteligență artificială pentru a sprijini infrastructuri inteligente, cu latență scăzută și adaptabile.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat arhitecților IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să proiecteze arhitecturi distribuite de nouă generație, valorificând sinergia dintre conectivitatea 6G și sistemele inteligente de la margine.

La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• Înțelege cum 6G va transforma calculul la margine și arhitecturile IoT.
• Proiecta sisteme distribuite pentru operațiuni cu latență ultra-scăzută, bandă largă și autonome.
• Integra inteligența artificială și analiza datelor la margine pentru luarea de decizii inteligente.
• Planifica infrastructuri la margine scalabile, sigure și reziliente, pregătite pentru 6G.
• Evalua modele de afaceri și operaționale facilitate de convergența 6G-margine.

Formatul cursului

• Prelegeri și discuții interactive.
• Studii de caz și exerciții de proiectare aplicată a arhitecturilor.
• Simulări practice cu opțiuni de instrumente de margine sau containere.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească cele mai recente avansuri în Edge AI, să își optimizeze modelele de AI pentru implementare la margine și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explora tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor de Edge AI.
• Implementa strategii de ultimă oră pentru implementarea modelelor de AI pe dispozitive de margine.
• Utiliza instrumente și cadre specializate pentru aplicații avansate de Edge AI.
• Optimiza performanța și eficiența soluțiilor de Edge AI.
• Explora cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în Edge AI.
• Aborda considerații etice și de securitate avansate în implementările de Edge AI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor tehnologiei care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Edge AI și beneficiile acesteia.
• Să configureze și să pregătească mediul de edge computing.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementarea pe edge.
• Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive edge.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate pe edge.
• Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul securității cibernetice, inginerilor AI și dezvoltatorilor IoT care doresc să implementeze măsuri de securitate robuste și strategii de reziliență pentru sistemele Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
• Implementeze tehnici de criptare și autentificare pentru protecția datelor.
• Proiecteze arhitecturi Edge AI reziliente care să reziste la amenințări cibernetice.
• Aplice strategii de implementare securizată a modelelor AI în medii edge.

Cambricon MLU (Unități de Învățare Automată) sunt cipuri AI specializate, optimizate pentru inferență și antrenament în scenarii de edge și datacenter.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască și să implementeze modele AI utilizând framework-ul BANGPy și SDK-ul Neuware pe hardware-ul Cambricon MLU.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să pregătească mediile de dezvoltare BANGPy și Neuware.
• Să dezvolte și să optimizeze modele bazate pe Python și C++ pentru Cambricon MLU.
• Să implementeze modele pe dispozitive edge și datacenter care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxuri de lucru ML cu caracteristici de accelerație specifice MLU.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a BANGPy și Neuware pentru dezvoltare și implementare.
• Exerciții ghidate axate pe optimizare, integrare și testare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, bazat pe modelul dvs. de dispozitiv Cambricon sau pe cazul de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Setul de instrumente CANN al Huawei Ascend permite inferență puternică de AI pe dispozitive de margine, cum ar fi Ascend 310. CANN oferă instrumente esențiale pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor în medii cu resurse limitate de calcul și memorie.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și integratilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze modele pe dispozitivele de margine Ascend folosind lanțul de instrumente CANN.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să pregătească și să convertească modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Să construiască fluxuri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Să optimizeze performanța modelelor pentru medii cu resurse limitate de calcul și memorie.
• Să implementeze și să monitorizeze aplicații AI în cazuri de utilizare reală la margine.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple de implementare live pe hardware virtual sau fizic de margine.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat personalului de nivel începător din forțele de ordine care dorește să treacă de la schițarea facială manuală la utilizarea instrumentelor AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale Inteligenței Artificiale și Învățării Automate.
• Învăța elementele de bază ale procesării digitale a imaginilor și aplicarea acestora în recunoașterea facială.
• Dezvolta abilități în utilizarea instrumentelor și framework-urilor AI pentru a crea modele de recunoaștere facială.
• Dobândi experiență practică în crearea, antrenarea și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Înțelege considerațiile etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială.

Fiji is a powerful open-source image processing package that bundles ImageJ (a program designed for scientific multidimensional images) along with a comprehensive suite of plugins for scientific image analysis.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to leverage the Fiji distribution and its underlying ImageJ program to create robust image analysis applications.

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

• Use Fiji's advanced programming features and software components to extend ImageJ capabilities
• Stitch large 3D images from overlapping tiles
• Automate the update of a Fiji installation on startup using the integrated update system
• Select from a broad selection of scripting languages to build custom image analysis solutions
• Utilize Fiji's powerful libraries, such as ImgLib, to process large bioimage datasets efficiently
• Deploy applications and collaborate effectively with other scientists on similar projects

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion
• Extensive exercises and practical application
• Hands-on implementation in a live-lab environment

Course Customization Options

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și profesioniștilor de laborator de la nivel începător până la intermediar, care doresc să prelucreze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte mostre biologice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să navigheze în interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• Să prelucreze și să îmbunătățească imaginile științifice pentru o analiză mai bună.
• Să analizeze imagini cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Să automatizeze sarcini repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Să personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source licențiată BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune pe calculator.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune pe calculator.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățarea profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Vizualiza, încărca și clasifica imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte impactante din imagini și videoclipuri.

Potrivirea modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu, eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unui component. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Vision Builder AI pentru a proiecta, implementa și optimiza sisteme de inspecție automată pentru procesele SMT (Tehnologia de Montare pe Suprafață).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să organizeze inspecții automate folosind Vision Builder AI.
• Să achiziționeze și să preproceseze imagini de înaltă calitate pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea proceselor.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.