Online Edge AI Training in Moldova

Această formare interactivă, în timp real (online sau pe locație), este destinată cercetătorilor avansați AI, științificilor ai datelor și specialiștilor în securitate care doresc să implementeze tehnici de învățare federalizată pentru antrenarea modelelor AI pe mai multe dispozitive la marginile rețelei, păstrându-se confidențialitatea datelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile învățării federate în AI la marginile rețelei.
• Să implementeze modele de învățare federalizată folosind TensorFlow Federated și PyTorch.
• Să optimizeze antrenarea AI pe dispozitive distribuite la marginile rețelei.
• Să abordeze provocările de confidențialitate a datelor și securitate în învățarea federată.
• Să deployeze și să supravegheze sisteme de învățare federalizată în aplicații practice.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionistilor agritehnologie la niveluri de începător până la intermediar, specialistilor IoT și inginerilor AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru agricultura inteligentă.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul Edge AI în agricultura precisă.
• Să implementeze sisteme de monitorizare a culturilor și a animalelor conduse prin inteligența artificială.
• Să dezvolte soluții automate de irigație și senzori pentru mediu.
• Să optimizeze eficiența agricolă folosind analiza Edge AI în timp real.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau presencial) se adresează profesionistilor avansați în cibersecuritate, inginerii AI și dezvoltatorilor IoT care doresc să implementeze măsuri de securitate robuste și strategii de reziliență pentru sistemele Edge AI.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Înțelege riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
• Implementa tehnici de criptare și autentificare pentru protejarea datelor.
• Con concepe arhitecturi Edge AI reziliente care pot rezista provocărilor cibernetice.
• Aplica strategii de implementare sigure ale modelelor AI în medii edge.

Această formare live, condusă de un instrucător în Moldova (online sau presencă) se adresăază tehnologiilor retail, dezvoltatorilor AI și analistilor de afaceri la nivel începător până la intermediar care dorește să aplică soluțiile AI la bord pentru sisteme inteligente de check-out, managementul stocurilor și angajarea personalizată a clientului.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Înțelege cum AI la bord îmbunătățește operațiunile retail și experiența clientului.
• Implementa sisteme inteligente de check-out și de plată fără cashier, bazate pe AI.
• Optimiza managementul stocurilor cu urmărirea și analiza în timp real.
• Utiliza vision-ul computerizat și AI pentru experiențe personalizate în magazin.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau pe local) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul telecomunicațiilor, inginerilor AI și specialistilor IoT care doresc să exploreze modul în care rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende fundamentalele tehnologiei 5G și impactul său asupra AI la marginea rețelei.
• Implementa modeluri de IA optimizate pentru aplicații cu latență scăzută în medii 5G.
• Implementa sisteme de luare a deciziilor în timp real folosind AI la marginea rețelei și conectivitate 5G.
• Optimiza sarcinile de procesare AI pentru o performanță eficientă pe dispozitivele la marginea rețelei.

Acest training în direcția instructorului (online sau presenzial) este destinat dezvoltatorilor intermediați de AI încorporată și specialistilor în calcul la marginea rețelei care doresc să afineze și să optimizeze modelele lăteții ale inteligenței artificiale pentru a le deploya pe dispozitive cu resurse limitate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să selecteze și adapteze modelele preantrenate potrivite pentru deployarea la marginea rețelei.
• Să aplice quantizare, tăiere și alte tehnici de comprimare pentru a reduce mărimea modelului și întârzierea.
• Să afineze modelele folosind învățarea transferabilă pentru performanță specifică sarcinii.
• Să deployeze modelele optimize pe platformele reale de hardware la marginea rețelei.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locațiune) se adresează inginerilor la nivel mediu și avansat de vision pe computer, dezvoltatorilor AI și profesionalii IoT care dorește să implementeze și să optimizeze modele de vision pe computer pentru procesarea în timp real pe dispozitive de bord.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la bord și aplicațiile sale în domeniul visionului pe computer.
• Implementa modele de învățare profundă optimize pentru dispozitivele de bord, pentru analiza timp real a imaginilor și videoelor.
• Folosi cadre precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelului.
• Optimiza modelele AI pentru performanță, eficiența energetică și inferențe cu latitudine scăzută.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau pe locație), este destinată inginerilor intermediari în domeniul embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor AI care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații bazate pe AI pe hard-uri eficiente energetic.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și AI la marginea rețelei.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimiza inferența AI pentru consum mic de energie.
• Integra TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.

Această formare live, guiată de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează inginerilor intermediari și avansați în domeniul roboticii, dezvoltatorilor AI și specialiștilor în automatizare care doresc să implementeze Edge AI pentru aplicații de robotice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende rolul AI la margină în sisteme autonome.
• Deploy AI models on edge devices for real-time robotics.
• Optimiza performanța AI pentru luarea de decizii cu latență scăzută.
• Integra viziunea computerelor și fusionarea senzorilor pentru autonomia roboticii.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează inginerilor avansați AI, dezvoltatorilor embedded și inginerilor hardware care doresc să implementeze modele AI pe dispozitive cu consum ridicat de energie, minimizând consumul energetic.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende provocările rulării AI pe dispozitive eficiente din punct de vedere energetic.
• Optimiza reelele neuronale pentru inferență cu consum scăzut de energie.
• Utiliza tehnici de calibrare, tăiere și compresie a modelului.
• Deploya modele AI pe hardver la margini cu utilizarea minimă de putere.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau presencial) se adresează dezvoltatorilor AI de nivel intermediar, inginerilor embarcați și cei din domeniul roboticii care doresc să optimizeze și să deployeze modelele AI pe platformele NVIDIA Jetson pentru aplicații la muchie.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele AI la muchie și hardware-ul NVIDIA Jetson.
• Să optimizze modelele AI pentru deploy pe dispozitive de muchie.
• Să utilizeze TensorRT pentru a accelera inferența învățării profunde.
• Să deployeze modelele AI folosind JetPack SDK și ONNX Runtime.

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 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 antrenament guiț de către instrucțoare (online sau în prezență) este orientat spre profesioniștii intermediari din domeniul finanțelor, dezvoltatorii fintech și specialiștii AI care dorească să implementeze soluții Edge AI în serviciile financiare.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Să înțeleagă rolul Edge AI în serviciile financiare.
• Să implementeze sisteme de detectare a fraudei folosind Edge AI.
• Să îmbunătățească serviciile la clienți prin intermediul soluțiilor guițe de către AI.
• Să aplică Edge AI pentru gestionarea riscurilor și luarea deciziilor.
• Să deployeze și să gestioneze soluțiile Edge AI în mediul financiar.

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.

Edge AI reprezintă îndrumarea directă a modelelor de inteligență artificială pe dispozitive și mașini la marginea retelei, permitând deciziile în timp real cu latente minime.

Această formare guvernată de un instruire (online sau presenzial) se adresează profesionistilor avansați din domeniul sistemelor îmbinat și IoT care doresc să implementeze sisteme de logică și control alimentate cu AI în medii industriale, unde viteza, fiabilitatea și funcționarea offline sunt critice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende arhitectura și beneficiile sistemelor de inteligență la marginea rețelei (edge AI).
• Să construiască și opțimizeze modelele de IA pentru implementare pe dispozitive îmbinate.
• Să folosească instrumente precum TensorFlow Lite și OpenVINO pentru inferență cu latente minime.
• Integrarea inteligenței la marginea rețelei (edge intelligence) cu senzori, actuatoare și protocoale industriale.

Formatul Cursului

• Sesiuni interactive de prelecție și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementarea directă într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Formei

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

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.

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.

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.

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.

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.

Edge AI permite executarea modelelor de inteligență artificială direct pe dispozitive încorporate sau cu resurse limitate, reducând latenta și consumul energetic, în timp ce crește autonomia și confidențialitatea în sistemele robotice.

Această instruire, condusă de un instruktur (online sau la fața locului), este adresată dezvoltatorilor încorporați și inginerilor robotici de nivel intermediar care doresc să implementeze tehniciile de inferență și optimizare ale învățării automatice direct pe hardware-ul robotic folosind TinyML și framework-uri Edge AI.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele TinyML și Edge AI pentru robotica.
• Converti și implementa modele de AI pentru inferență pe dispozitiv.
• Optimiza modelele pentru viteză, dimensiune și eficiență energetică.
• Integra sistemele Edge AI în arhitecturile de control robotic.
• Evaluea performanța și acuratețea în scenarii din lumea reală.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind lanțurile de unelte TinyML și Edge AI.
• Exerciții practice pe platforme hardware încorporate și robotice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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.

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

Această antrenament sub formă de curs (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor AI intermediari și integratorilor care doresc să depună și să optimizeze modelele pe dispozitive la marginea rețelei folosind lanțul de instrumente CANN.

La sfârșitul antrenamentului, participantii vor putea:

• Prepara 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 limitate de calcul și memorie.
• Deploya și monitoriza aplicațiile AI în scenarii reale la marginea rețelei.

Format al cursului

• Predare interactivă și demonstrații.
• Muncă practică cu modele specifice marginii rețelei și scenarii.
• Exemple de deploy live pe hardware virtual sau fizic la marginea rețelei.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

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.

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.

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, 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.

Cambricon MLUs (Machine Learning Unități) sunt chipuri AI specializate optimizate pentru inferență și antrenament în scenarii la marginea rețelei și în centre de date.

Acest training live, condus de un instrucțurator (online sau pe locație), se adresează dezvoltatorilor cu nivel intermediar care doresc să construiască și să deployeze modele AI folosind cadrul BANGPy și SDK-ul Neuware pe hardware Cambricon MLU.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediile de dezvoltare pentru BANGPy și Neuware.
• Să dezvolte și să optimizeze modele bazate pe Python și C++ pentru Cambricon MLUs.
• Să deployeze modelele la dispozitive de margine sau centre de date care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxurile de lucru AI cu caracteristici specifice de accelerare MLU.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Utilizarea practică a BANGPy și Neuware pentru dezvoltare și deploy.
• Exerciții guiite cu accent pe optimizare, integrare și testare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe modelul dispozitivului Cambricon sau scenariul dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

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.