Formare online Edge AI în Moldova

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor avansați în domeniul IA, oamenilor de știință de date și specialiștilor în securitate care doresc să implementeze tehnici de învățare federată pentru antrenarea modelelor de IA pe mai multe dispozitive de margine, menținând în același timp confidențialitatea datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile învățării federate în AI la margine.
• Să implementeze modele de învățare federată folosind TensorFlow Federated și PyTorch.
• Să optimizeze antrenarea IA pe dispozitive de margine distribuite.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea și securitatea datelor în învățarea federată.
• Să implementeze și să monitorizeze sisteme de învățare federată în aplicații din lumea reală.

Acest 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.

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.

Această sesizare de formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată tehnologilor din retail, dezvoltatorilor de AI și analiștilor de afaceri de la nivel începător până la intermediar, care doresc să aplice soluții Edge AI pentru sisteme inteligente de checkout, managementul stocurilor și implicarea personalizată a clienților.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege cum Edge AI îmbunătățește operațiunile retail și experiența clienților.
• Implementa sisteme inteligente de checkout și plăți fără casier, bazate pe AI.
• Optimiza managementul stocurilor cu urmărire și analiză în timp real.
• Utiliza viziunea computerizată și AI pentru experiențe personalizate în magazin.

Această 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de AI embedded de nivel intermediar și specialiștilor în calcul la margine care doresc să optimizeze și să ajusteze modele ușoare de AI pentru implementarea pe dispozitive cu resurse limitate.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Selecteze și adapteze modele pre-antrenate potrivite pentru implementarea la margine.
• Aplice tehnici de cuantizare, tăiere și alte metode de compresie pentru a reduce dimensiunea și latența modelului.
• Fine-tune modele folosind învățarea prin transfer pentru performanță specifică sarcinii.
• Implementeze modele optimizate pe platforme hardware reale de margine.

Acest 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.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de sisteme embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor în domeniul AI de nivel intermediar care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații alimentate de AI pe hardware eficient din punct de vedere energetic.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și AI pe edge.
• Să implementeze modele AI ușoare pe microcontrolere.
• Să optimizeze inferența AI pentru un consum scăzut de energie.
• Să integreze TinyML în aplicații IoT din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de robotică de nivel intermediar până la avansat, dezvoltatorilor de AI și specialiștilor în automatizare care doresc să implementeze Edge AI pentru aplicații de robotică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul Edge AI în sistemele autonome.
• Să implementeze modele de AI pe dispozitive edge pentru robotică în timp real.
• Să optimizeze performanța AI pentru luarea de decizii cu latență redusă.
• Să integreze viziunea computerizată și fuziunea de senzori pentru autonomia robotică.

Edge & Lightweight Agents este un curs practic concentrat pe implementarea sarcinilor agente de AI pe dispozitive cu resurse limitate. Participanții învață să construiască, să optimizeze și să gestioneze agenți ușor care pot efectua raționament și inferență locală, îmbunătățind viteza, confidențialitatea și fiabilitatea în medii distribuite. Cursul pune accent pe ajustarea performanței, designul cu latență redusă și integrarea hardware-software.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze sisteme agente pe dispozitive folosind Python și framework-uri de AI edge.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și provocările legate de rularea AI agente pe dispozitive edge.
• Să proiecteze bucle agente ușor adaptate mediilor cu resurse limitate.
• Să implementeze inferență locală folosind TensorFlow Lite, PyTorch Mobile și ONNX.
• Să integreze agenți cu senzori, actuatoare și platforme IoT.
• Să optimizeze performanța, consumul de energie și latența pentru operațiuni în timp real.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și demonstrații practice.
• Dezvoltare practică în medii locale sau emulate.
• Învățare bazată pe proiecte și exerciții de implementare ghidate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire 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 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar, inginerilor de sisteme embedded și inginerilor de robotică care doresc să optimizeze și să implementeze modele de AI pe platformele NVIDIA Jetson pentru aplicații edge.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale AI-ului edge și hardware-ului NVIDIA Jetson.
• Să optimizeze modele de AI pentru implementare pe dispozitive edge.
• Să utilizeze TensorRT pentru accelerarea inferenței în învățarea profundă.
• Să implementeze modele de AI folosind JetPack SDK și ONNX Runtime.

Această instruire condusă de un instructor, în format live <la fața locului> (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar, inginerilor de învățare automată și arhitecților de sisteme care doresc să optimizeze modele de AI pentru implementare pe edge.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege provocările și cerințele implementării modelelor de AI pe dispozitive edge.
• Aplica tehnici de compresie a modelelor pentru a reduce dimensiunea și complexitatea acestora.
• Utiliza metode de cuantizare pentru a îmbunătăți eficiența modelelor pe hardware-ul edge.
• Implementa tehnici de tăiere și alte metode de optimizare pentru a îmbunătăți performanța modelelor.
• Implementa modele de AI optimizate pe diverse dispozitive edge.

Această 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.

Această 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.

Această 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 reprezintă implementarea modelelor de inteligență artificială direct pe dispozitive și mașini aflate la marginea rețelei, permițând luarea de decizii în timp real cu o latență minimă.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în domeniul sistemelor embedded și IoT care doresc să implementeze sisteme de logică și control bazate pe AI în medii de fabricație unde viteza, fiabilitatea și funcționarea offline sunt critice.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și beneficiile sistemelor Edge AI.
• Construi și optimiza modele de AI pentru implementare pe dispozitive embedded.
• Utiliza instrumente precum TensorFlow Lite și OpenVINO pentru inferență cu latență redusă.
• Integra inteligența la margine cu senzori, actuatori și protocoale industriale.

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 o formare personalizată 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 dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele de AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive de margine.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată planificatorilor urbani de nivel intermediar, inginerilor civili și managerilor de proiecte pentru orașe inteligente care doresc să exploateze Edge AI pentru inițiative de orașe inteligente.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul Edge AI în infrastructurile orașelor inteligente.
• Implementa soluții Edge AI pentru managementul traficului și supraveghere.
• Optimiza resursele urbane folosind tehnologii Edge AI.
• Integra Edge AI cu sistemele existente de orașe inteligente.
• Aborda considerațiile etice și de reglementare în implementările de orașe inteligente.

Această instruire condusă de un instructor, în format live <la fața locului> (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de securitate cibernetică de nivel intermediar, administratorilor de sistem și cercetătorilor în etica AI care doresc să securizeze și să implementeze soluții Edge AI în mod etic.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege provocările de securitate și confidențialitate în Edge AI.
• Implementa cele mai bune practici pentru securizarea dispozitivelor edge și a datelor.
• Dezvolta strategii pentru atenuarea riscurilor de securitate în implementările Edge AI.
• Aborda considerațiile etice și asigură conformitatea cu reglementările.
• Efectua evaluări și audituri de securitate pentru aplicațiile Edge AI.

Această 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.

Această 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 permite modelelor de inteligență artificială să ruleze direct pe dispozitive încorporate sau cu resurse limitate, reducând latența și consumul de energie, crescând în același timp autonomia și confidențialitatea sistemelor robotice.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de sisteme încorporate și inginerilor de robotică de nivel intermediar care doresc să implementeze tehnici de inferență și optimizare a învățării automate direct pe hardware-ul robotic folosind TinyML și cadre de lucru Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale TinyML și Edge AI pentru robotică.
• Converti și implementa modele de AI pentru inferență pe dispozitiv.
• Optimiza modele pentru viteză, dimensiune și eficiență energetică.
• Integra sisteme Edge AI în arhitecturile de control robotic.
• Evalua performanța și acuratețea în scenarii din lumea reală.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind lanțuri de unelte TinyML și Edge AI.
• Exerciții practice pe platforme de hardware încorporat și robotic.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

6G 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.

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.

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.

Această 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel intermediar, inginerilor de sisteme încorporate și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru mentenanță predictivă, detectarea anomaliilor și aplicații de senzori inteligenți.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiecte IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să implementeze mentenanță predictivă și detectarea anomaliilor folosind TinyML.
• Să optimizeze modelele TinyML pentru un consum eficient de energie și memorie.

Acest 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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar și dezvoltatorilor de AI care doresc să implementeze modele de machine learning pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile de AI la edge.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Să antreneze, să optimizeze și să implementeze modele de AI pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să folosească TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații reale TinyML.
• Să optimizeze modelele de AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

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.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale introductive.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază și arhitectura Edge AI.
• Să configureze și să stabilească medii Edge AI.
• Să dezvolte și să implementeze aplicații simple Edge AI.
• Să identifice și să înțeleagă cazurile de utilizare și beneficiile Edge AI.