Cursuri de pregatire Învățarea Federată și AI la Margine

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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească cele mai recente avansări în Edge AI, să-și optimizeze modelele de AI pentru implementare pe dispozitive edge și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.

La finalul acestei formări, 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 edge.
• 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 profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de ultimă oră în domeniul Învățării Federate și să le aplice în proiecte de inteligență artificială la scară largă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Optimizeze algoritmii de Învățare Federată pentru o îmbunătățire a performanței.
• Gestioneze distribuțiile de date non-IID în Învățarea Federată.
• Scaleze sistemele de Învățare Federată pentru implementări la scară largă.
• Abordeze considerațiile legate de confidențialitate, securitate și etică în scenarii avansate de Învățare Federată.

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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată 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 acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
• Să implementeze tehnici de criptare și autentificare pentru protecția datelor.
• Să proiecteze arhitecturi Edge AI reziliente care să reziste amenințărilor cibernetice.
• Să 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 margine și centre de date.

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 folosind cadrul 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 de margine și centre de date care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxuri de lucru ML cu funcționalități de accelerare 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 cazul de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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

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

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Pregăti și converti modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Construi pipeline-uri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Optimiza performanța modelelor pentru medii cu resurse de calcul și memorie limitate.
• Implementa și monitoriza aplicații AI în cazuri de utilizare reală la marginea rețelei.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple live de implementare 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, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul agrotehnic, specialiștilor în IoT și inginerilor AI de la nivel începător până la intermediar, care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru agricultura inteligentă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul Edge AI în agricultura de precizie.
• Implementa sisteme de monitorizare a culturilor și animalelor bazate pe AI.
• Dezvolta soluții de irigație automată și monitorizare a mediului.
• Optimiza eficiența agricolă folosind analize Edge AI în timp real.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele de bază ale Învățării Federate și aplicațiile sale practice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile Învățării Federate.
• Să implementeze algoritmi de bază ai Învățării Federate.
• Să abordeze problemele de confidențialitate a datelor folosind Învățarea Federată.
• Să integreze Învățarea Federată în fluxurile de lucru existente de IA.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de Învățare Federată pentru a îmbunătăți confidențialitatea datelor și inteligența artificială colaborativă în industria financiară.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și beneficiile Învățării Federate în finanțe.
• Implementa modele de Învățare Federată pentru aplicații financiare care protejează confidențialitatea.
• Analiza date financiare în mod colaborativ fără a compromite confidențialitatea.
• Aplica Învățarea Federată în scenarii financiare din lumea reală, cum ar fi detectarea fraudelor și gestionarea riscurilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată în scenarii din domeniul sănătății, asigurând confidențialitatea datelor și colaborarea eficientă între instituții.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul Învățării Federate în domeniul sănătății.
• Să implementeze modele de Învățare Federată, asigurând confidențialitatea datelor pacienților.
• Să colaboreze la instruirea modelelor de AI între mai multe instituții de sănătate.
• Să aplice Învățarea Federată în studii de caz din lumea reală a sănătății.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată pentru a optimiza soluțiile IoT și de calcul la margine.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Implementa modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Reduce latența și îmbunătăți luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Aborda provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile rețelei în sistemele IoT.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice Învățarea Federată pentru a asigura confidențialitatea datelor în dezvoltarea IA.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate.
• Să implementeze modele de învățare automată care păstrează confidențialitatea folosind tehnici de Învățare Federată.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor în antrenarea descentralizată a IA.
• Să aplice Învățarea Federată în scenarii reale din diverse industrii.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul AI și datelor care doresc să înțeleagă și să implementeze tehnici de învățare federată pentru învățarea automată care păstrează confidențialitatea și soluții de AI colaborative pe surse de date distribuite.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării federate.
• Să implementeze strategii de antrenare distribuită pentru modelele de AI.
• Să aplice tehnici de învățare federată pentru colaborări sigure cu date sensibile.
• Să exploreze studii de caz și exemple practice de învățare federată în sănătate și finanțe.