Cursuri de pregatire TinyML: Rularea AI pe Dispozitive la Frontieră cu Consum de Energie Ultra Redus

Acest training în direct de instruire (în linie sau pe locație) este destinat practicienilor avansați, cercetătorilor și dezvoltatorilor din domeniul IA care doresc să maitriseze cele mai recente progrese în Edge AI, să optimizeze modelele lor de IA pentru implementarea la marginea rețelei și să exploateze aplicațiile specializate în diverse industrii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Explora tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor de Edge AI.
• Implementa strategii inovatoare pentru implementarea modelelor de IA pe dispozitivele la marginea rețelei.
• Utiliza instrumente și cadre specializate pentru aplicațiile avansate de Edge AI.
• Optimiza performanța și eficiența soluțiilor de Edge AI.
• Explora cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în domeniul Edge AI.
• Aborda considerente avansate de etică și securitate în implementările de Edge AI.

Acest training în timp real, condus de un instrucțurator (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor la nivel mediu, cercetătorilor în domeniul datelor și entuziaștilor tehnologici care doresc să câștige abilități practice în implementarea modelelor de IA pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la frontieră și beneficiile sale.
• Configurați și setați mediul de calcul la frontieră.
• Dezvolta, antrenează și optimizează modelele de IA pentru implementarea la frontieră.
• Implementa soluții AI practice pe dispozitive edge.
• Evalua și îmbunătăți performanța modelelor implementate la frontieră.
• Aborda considerente etice și de securitate în aplicațiile AI la frontieră.

Această formare îndemânată în timp real (online sau presență) este adresată inginerilor intermediați de robotica, dezvoltatorilor vehiculelor autonome și cercetătorilor AI care doresc să folosească Edge AI pentru soluții inovatoare ale sistemelor autonome.

La sfârșitul acestei forme de formare, participanții vor putea:

• Comprende rolul și avantajele AI la margine în sistemele autonome.
• Dezvolta și depune modele AI pentru procesarea în timp real pe dispozitive de margine.
• Implementa soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotice.
• Să deseneze și optimizze sistemele de control folosind AI la margine.
• Abordează considerente etice și regulate în aplicațiile autonome AI.

Acest training în direct de instrucțurator (online sau pe local) este destinat dezvoltatorilor și profesionalilor IT cu nivel intermediar care doresc să obțină o înțelegere completă a AI la margine, de la concept până la implementare practică, inclusiv configurarea și instalarea.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Comprende conceptele fundamentale ale AI la margine.
• Configura și stabili mediile pentru AI la margine.
• Dezvolta, antreneze și optimiză modelele de AI la margine.
• Instalează și gestionează aplicațiile de AI la margine.
• Integrează AI la margine cu sistemele și fluxurile de lucru existente.
• Abordează considerente etice și practici bune în implementarea AI la margine.

Această formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor AI care dorește să folosească Edge AI pentru soluții inovatoare în domeniul sănătății.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul și beneficiile AI la bord în domeniul sănătății.
• Să dezvolte și implementeze modele AI pe dispozitive la bord pentru aplicații de sănătate.
• Să implementeze soluții AI la bord în dispozitive portabile și instrumentele diagnosticului.
• Să conceapă și implementeze sisteme de monitorizare a pacienților folosind AI la bord.
• Să abordeze considerente etice și regulate în aplicațiile AI din domeniul sănătății.

Această formare live, condusă de un instruire (în linie sau la sediu) se adresează inginerilor industrii intermediari, profesionistelor din domeniul producției și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze soluții Edge AI în automatisationa industrială.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul AI la marginea rețelei (Edge AI) în automatisationa industrială.
• Să implementeze soluții de menținere predictivă folosind Edge AI.
• Să aplice tehnici de IA pentru controlul calității în procesele industriale.
• Să optimizeze procesele industriale folosind Edge AI.
• Să deployeze și să gestioneze soluțiile Edge AI în medii industriale.

Formarea prezentată în timp real de instrucțurator (online sau presencial) în Moldova este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților sistemelor și profesionistilor din industrie care doresc să utilizeze Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT prin procesarea și analiza inteligentă a datelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la marginea rețelei (Edge AI) și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze mediile Edge AI pentru dispozitivele IoT.
• Să dezvolte și să deployeze modele AI pe dispozitive de margine pentru aplicații IoT.
• Implementa procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Integrare Edge AI cu diferite protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această formare în direct, live (online sau la sediu) se adresează planificatorilor urbanistici, inginerilor civili și managerilor de proiecte din domeniul orașelor inteligente care doresc să exploateze Edge AI pentru inițiativele lor de orășe inteligente.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul Edge AI în infrastructura orașelor inteligente.
• Implementarea de soluții Edge AI pentru gestionarea traficului și supravegherea.
• Optimizarea resurselor urbane folosind tehnologiile Edge AI.
• Integrarea Edge AI cu sistemele existente ale orașelor inteligente.
• Adresarea considerațiilor etice și regulate în implementările de orașe inteligente.

Această antrenament live (online sau presenzial) în Moldova este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, cercetătorilor de date și practicionerilor AI care doresc să folosească TensorFlow Lite pentru aplicațiile AI la bord.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele TensorFlow Lite și rolul său în AI la bord.
• Să dezvolte și optimizze modele de IA folosind TensorFlow Lite.
• Să deployeze modele TensorFlow Lite pe diferite dispozitive la bord.
• Să utilizeze instrumentele și tehnicile pentru conversia și optimizarea modelului.
• Să implementeze aplicații AI la bord practice folosind TensorFlow Lite.

Acest training instructator-led (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor și profesionistilor IT cu nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentele AI la margine și aplicațiile sale introductive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleg conceptele de bază și arhitectura AI la margine.
• Configurează mediile pentru AI la margine.
• Dezvoltați și distribuiți aplicații simple de AI la margine.
• Identificați și înțelegeți cazurile de utilizare și beneficiile AI la margine.

Această formare live, guiată de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

Această formare live, condusă de un instruCTOR (online sau presencială) se adresează dezvoltatorilor AI intermediați, inginerii învățării automate și arhitecții sistemelor care doresc să optimizeze modelele AI pentru deployarea la marginea rețelei.

La sfârșitul acestei formeRI, participanții vor putea:

• Înțelege provocările și cerințele legate de deployarea modelelor AI pe dispozitivele la marginea rețelei.
• Aplica tehnici de compresie a modelului pentru a reduce mărimea și complexitatea modelelor AI.
• Utiliza metode de cantitizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului pe hardware-ul la marginea rețelei.
• Implementa tăiere și alte tehnici de optimizare pentru a crește performanța modelului.
• Deploya modelele AI optimizează pe diferite dispozitive la marginea rețelei.

Acest training live, condus de un instruire (online sau la locație) este destinat profesionistilor intermediari în cibersecuritate, administratorilor de sistem și cercetătorilor în etica inteligenței artificiale care doresc să asigure securitatea și o implementare etică a soluțiilor AI la marginea rețelei.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Comprende provocările de securitate și confidențialitate în ceea ce privește AI la marginea rețelei.
• Implementa cele mai bune practici pentru asigurarea dispozitivelor și a datelor la marginea rețelei.
• Dezvolta strategii de mitigare a riscurilor de securitate în implementările AI la marginea rețelei.
• Aborda considerentele etice și să asigure conformitatea cu reglementări.
• Realiza evaluări și reviste de securitate pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.

Acest training live, guițat de un instrucțurator în Moldova (online sau la sediu) este destinat inginerilor și cercetătorilor de date de nivel începător care doresc să înțeleagă fundamentele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să deployeze modele AI pe microcontroleurii.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Înțelege fundamentele TinyML și importanța sa.
• Deploya modele AI ușor de greu pe microcontroleuri și dispozitive la marginea retelei.
• Optimiza și ajusta modelele de învățare automată pentru consum mic de energie.
• Aplica TinyML pentru aplicații din viața reală precum recunoașterea gesturilor, detecția anomalilor și procesarea audio.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor IoT de nivel mediu, inginerilor integrați și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru aplicații de întreținere predictivă, detectare a anomaliilor și senzori inteligenți.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiectele IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu putere redusă.
• Implementați întreținerea predictivă și detectarea anomaliilor utilizând TinyML.
• Optimizarea modelelor TinyML pentru utilizarea eficientă a puterii și a memoriei.