Cursuri de pregatire AI de Consum Redus: Optimizarea AI la Margine pentru Dispozitive Eficiente Energetic
AI de consum redus se concentrează pe optimizarea modelelor de AI pentru a funcționa eficient pe dispozitive de margine cu resurse limitate și alimentate de baterii.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de sisteme embedded și inginerilor de hardware care doresc să implementeze modele de AI pe dispozitive de consum redus, minimizând consumul de energie.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege provocările de a rula AI pe dispozitive eficiente energetic.
- Optimiza rețele neuronale pentru inferență de consum redus.
- Utiliza tehnici de cuantizare, tăiere și compresie a modelelor.
- Implementa modele de AI pe hardware de margine cu consum minim de energie.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în AI de Consum Redus
- Prezentare generală a AI în sistemele embedded
- Provocări ale implementării AI pe dispozitive de consum redus
- Aplicații AI eficiente energetic
Tehnici de Optimizare a Modelelor
- Cuantizarea și impactul său asupra performanței
- Tăierea și partajarea ponderilor
- Distilarea cunoștințelor pentru simplificarea modelelor
Implementarea Modelelor de AI pe Hardware de Consum Redus
- Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX Runtime pentru AI la margine
- Optimizarea modelelor de AI cu NVIDIA TensorRT
- Accelerare hardware cu Coral TPU și Jetson Nano
Reducerea Consumului de Energie în Aplicațiile AI
- Profilarea puterii și metrici de eficiență
- Arhitecturi de calcul de consum redus
- Scalare dinamică a puterii și tehnici de inferență adaptivă
Studii de Caz și Aplicații din Lumea Reală
- Dispozitive IoT alimentate de baterii cu AI
- AI de consum redus pentru sănătate și dispozitive wearable
- Aplicații pentru orașe inteligente și monitorizarea mediului
Cele Mai Bune Practici și Tendințe Viitoare
- Optimizarea AI la margine pentru sustenabilitate
- Avansuri în hardware AI eficient energetic
- Dezvoltări viitoare în cercetarea AI de consum redus
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea modelelor de învățare profundă
- Experiență cu sisteme embedded sau implementare de AI
- Cunoștințe de bază despre tehnicile de optimizare a modelelor
Publicul Țintă
- Ingineri de AI
- Dezvoltatori de sisteme embedded
- Ingineri de hardware
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire AI de Consum Redus: Optimizarea AI la Margine pentru Dispozitive Eficiente Energetic - Rezervare
Cursuri de pregatire AI de Consum Redus: Optimizarea AI la Margine pentru Dispozitive Eficiente Energetic - Solicitare
AI de Consum Redus: Optimizarea AI la Margine pentru Dispozitive Eficiente Energetic - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
5G și Edge AI: Activarea Aplicațiilor cu Latență Ultra-Scăzută
21 OreAceastă pregătire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din telecomunicații de nivel intermediar, inginerilor AI și specialiștilor IoT care doresc să exploreze cum rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.
La finalul acestei pregătiri, participanții vor putea:
- Înțelege noțiunile de bază ale tehnologiei 5G și impactul său asupra Edge AI.
- Să implementeze modele AI optimizate pentru aplicații cu latență scăzută în medii 5G.
- Să implementeze sisteme de luare a deciziilor în timp real folosind Edge AI și conectivitatea 5G.
- Să optimizeze sarcinile de lucru AI pentru o performanță eficientă pe dispozitivele edge.
6G și Marginea Inteligentă
21 Ore6G și Marginea Inteligentă este un curs orientat spre viitor care explorează integrarea tehnologiilor wireless 6G cu computația de margine, ecosistemele IoT și procesarea de date bazată pe inteligență artificială pentru a sprijini infrastructuri inteligente, cu latență redusă și adaptive.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată arhitecților IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să proiecteze arhitecturi distribuite de generația următoare, valorificând sinergia dintre conectivitatea 6G și sistemele de margine inteligente.
La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:
- Înțelege cum 6G va transforma computația de margine și arhitecturile IoT.
- Proiecta sisteme distribuite pentru operațiuni autonome, cu latență ultra-redusă și lățime de bandă ridicată.
- Integra inteligența artificială și analiza datelor la margine pentru luarea deciziilor inteligente.
- Planifica infrastructuri de 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 a arhitecturilor aplicate.
- Simulări practice cu instrumente opționale de margine sau containere.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Tehnici Avansate de Edge AI
14 OreAceastă 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.
Construirea de Soluții AI la Margine
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive de margine pentru diverse aplicații.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege principiile AI la Margine și beneficiile acesteia.
- Să configureze și să pregătească mediul de calcul la margine.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementare la margine.
- Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive de margine.
- Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate la margine.
- Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile AI la Margine.
Construirea de Sisteme Edge AI Securizate și Reziliente
21 OreAceastă 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.
Dezvoltare pe Cambricon MLU cu BANGPy și Neuware
21 OreCambricon 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.
CANN pentru Implementarea AI la Marginea Rețelei
14 OreSetul 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.
Edge AI pentru Agricultură: Ferme Inteligente și Monitorizare de Precizie
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul agrotehnologiei, specialiștilor în IoT și inginerilor AI, de la nivel începător până la intermediar, care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru ferme inteligente.
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 irigare automată și monitorizare a mediului.
- Optimiza eficiența agricolă folosind analize Edge AI în timp real.
Edge AI în Sisteme Autonome
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live <în > (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel intermediar, dezvoltatorilor de vehicule autonome și cercetătorilor în domeniul AI care doresc să valorifice Edge AI pentru soluții inovatoare de sisteme autonome.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sistemele autonome.
- Dezvolta și implementa modele AI pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.
- Implementa soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotică.
- Proiecta și optimiza sisteme de control folosind Edge AI.
- Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile AI autonome.
Edge AI: De la Concept la Implementare
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă pe deplin conceptul de Edge AI, de la teorie la implementare practică, inclusiv configurarea și implementarea.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege conceptele fundamentale ale Edge AI.
- Să configureze și să gestioneze medii Edge AI.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele Edge AI.
- Să implementeze și să gestioneze aplicații Edge AI.
- Să integreze Edge AI cu sisteme și fluxuri de lucru existente.
- Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în implementarea Edge AI.
Edge AI pentru Vederea Artificială: Procesare de Imagini în Timp Real
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor de vedere artificială de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și profesioniștilor din domeniul IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de vedere artificială pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale în vedere artificială.
- Să implementeze modele de învățare profundă optimizate pe dispozitive edge pentru analiza în timp real a imaginilor și videoclipurilor.
- Să utilizeze framework-uri precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
- Să optimizeze modelele de AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.
Edge AI pentru Serviciile Financiare
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor financiari de nivel intermediar, dezvoltatorilor fintech și specialiștilor în AI care doresc să implementeze soluții Edge AI în serviciile financiare.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul Edge AI în serviciile financiare.
- Implementa sisteme de detectare a fraudelor folosind Edge AI.
- Îmbunătăți serviciile pentru clienți prin soluții bazate pe AI.
- Aplica Edge AI pentru gestionarea riscurilor și luarea deciziilor.
- Implementa și gestiona soluții Edge AI în mediile financiare.
Edge AI pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
- Dezvolta și implementa modele de AI pe dispozitive edge pentru aplicații medicale.
- Implementa soluții Edge AI în dispozitive wearable și instrumente de diagnostic.
- Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
- Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile de AI în sănătate.
Edge AI în Automatizarea Industrială
14 OreAceastă formare condusă de instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată inginerilor industriali de nivel intermediar, profesioniștilor din fabricație și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze soluții Edge AI în automatizarea industrială.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul Edge AI în automatizarea industrială.
- Implementa soluții de întreținere predictivă folosind Edge AI.
- Aplica tehnici AI pentru controlul calității în procesele de fabricație.
- Optimiza procesele industriale folosind Edge AI.
- Implementa și gestiona soluții Edge AI în medii industriale.
Edge AI pentru Aplicații IoT
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sisteme și profesioniștilor din industrie care doresc să exploateze Edge AI pentru îmbunătățirea aplicațiilor IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
- Să configureze și să organizeze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
- Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
- Să implementeze procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
- Să integreze Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
- Să abordeze considerentele etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.
