TinyML for IoT Applications Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-specialistáknak szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-re.
• Vezessen be alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált mesterséges intelligencia modelleket 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozó rendszereket valósítson meg Edge AI és 5G kapcsolat használatával.
• Optimalizálja a mesterséges intelligencia munkaterhelését a hatékony teljesítmény érdekében szélső eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-gyakorlóknak, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék elsajátítani az Edge AI legújabb vívmányait, optimalizálni AI-modelleiket az élvonalbeli telepítéshez, és felfedezni szeretnék. speciális alkalmazások a különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel az Edge AI modellfejlesztés és -optimalizálás fejlett technikáit.
• Alkalmazzon élvonalbeli stratégiákat az AI-modellek élvonalbeli eszközökön történő telepítéséhez.
• Használjon speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI-alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja az Edge AI-megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
• Fedezze fel az Edge AI innovatív használati eseteit és feltörekvő trendjeit.
• Vegye figyelembe a fejlett etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI-telepítések során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének elsajátítani a mesterséges intelligencia modellek szélső eszközökön történő telepítésében különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapelveit és előnyeit.
• Állítsa be és konfigurálja az éles számítási környezetet.
• AI-modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása az élvonalbeli telepítéshez.
• Valósítson meg gyakorlatias mesterséges intelligencia megoldásokat szélső eszközökön.
• Értékelje és javítsa az élen telepített modellek teljesítményét.
• Vegye figyelembe az Edge AI-alkalmazások etikai és biztonsági szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-fejlesztőknek szól, akik robusztus biztonsági intézkedéseket és rugalmassági stratégiákat szeretnének megvalósítani Edge AI rendszereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI telepítések biztonsági kockázatait és sebezhetőségeit.
• Alkalmazzon titkosítási és hitelesítési technikákat az adatvédelem érdekében.
• Rugalmas Edge AI architektúrák tervezése, amelyek ellenállnak a kiberfenyegetéseknek.
• Alkalmazzon biztonságos AI-modell-telepítési stratégiákat szélsőséges környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereknek és üzleti vezetőknek szól, akik szeretnék megérteni az IoT-ben és az élvonalbeli számítástechnikában rejlő lehetőségeket a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció érdekében. különféle iparágak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az IoT és a szélső számítástechnika alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Határozza meg az IoT és az éles számítástechnika használati eseteit a gyártási, logisztikai és energiaágazatban.
• Tegyen különbséget a perem- és felhőalapú számítástechnikai architektúrák és telepítési forgatókönyvek között.
• Végezzen élvonalbeli számítástechnikai megoldásokat a prediktív karbantartáshoz és a valós idejű döntéshozatalhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű mezőgazdasági szakembereknek, IoT-specialistáknak és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének fejleszteni és bevezetni az intelligens gazdálkodáshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia által vezérelt termény- és állatállomány-megfigyelési rendszereket.
• Automatizált öntözési és környezetérzékelő megoldások fejlesztése.
• Optimalizálja a mezőgazdasági hatékonyságot valós idejű Edge AI elemzéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű robottechnikai mérnököknek, autonóm járműfejlesztőknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik az Edge AI-t innovatív autonóm rendszermegoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
• Fejlesszen és telepítsen mesterséges intelligencia modelleket a valós idejű feldolgozáshoz peremeszközökön.
• Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
• Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
• Vegye figyelembe az etikai és szabályozási szempontokat az autonóm AI-alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, rendszerépítészeknek és iparági szakembereknek szól, akik az Edge AI-t szeretnék kihasználni az IoT-alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességekkel való bővítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapjait és alkalmazását az IoT-ben.
• Állítsa be és konfigurálja az Edge AI-környezeteket az IoT-eszközökhöz.
• AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése az IoT-alkalmazások szélső eszközein.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal megvalósítása az IoT-rendszerekben.
• Integrálja az Edge AI-t különféle IoT-protokollokkal és platformokkal.
• Tekintse meg az Edge AI for IoT etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a termékmenedzsereknek és fejlesztőknek szól, akik a Edge Computing segítségével szeretnék decentralizálni az adatkezelést a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge Computing alapfogalmait és előnyeit.
• Határozza meg azokat a használati eseteket és példákat, ahol a Edge Computing alkalmazható.
• Tervezzen és készítsen Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik alkalmazni kívánják a Federated Learning-t az IoT és az élvonalbeli számítástechnikai megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT-ben és az éles számítástechnikában.
• Valósítson meg Federated Learning modelleket IoT-eszközökön a decentralizált AI-feldolgozáshoz.
• Csökkentse a késleltetést és javítsa a valós idejű döntéshozatalt szélsőséges számítástechnikai környezetekben.
• Az IoT-rendszerekben az adatvédelemmel és a hálózati korlátokkal kapcsolatos kihívások kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű beágyazott rendszermérnököknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével működő mikrokontrollereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és előnyeit az élvonalbeli AI-alkalmazásokhoz.
• Fejlesztői környezet létrehozása TinyML projektekhez.
• Tanítson, optimalizáljon és telepítsen mesterséges intelligencia modelleket alacsony fogyasztású mikrokontrollereken.
• A TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével valós TinyML alkalmazásokat valósítson meg.
• Optimalizálja az AI modelleket az energiahatékonyság és a memóriakorlátok érdekében.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a NB-IoT (más néven LTE Cat NB1) különféle vonatkozásait, miközben egy minta NB-IoT alapú alkalmazást fejlesztenek és telepítenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítsa a NB-IoT különböző összetevőit, és hogyan illeszkedjen egymáshoz az ökoszisztéma kialakításához.
• Ismerje meg és magyarázza el a NB-IoT eszközökbe épített biztonsági funkciókat.
• Készítsen egy egyszerű alkalmazást NB-IoT eszköz követésére.

Az ThingsBoard egy nyílt forráskódú IoT-platform, amely eszközkezelést, adatgyűjtést, -feldolgozást és -vizualizációt kínál az Ön IoT-megoldásához.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatók ThingsBoard IoT-megoldásaikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás ThingsBoard
• Ismerje meg a ThingsBoard funkciók és az architektúra alapjait
• IoT-alkalmazások létrehozása a ThingsBoard segítségével
• Integrálja az ThingsBoard-et a Kafkával a telemetriai eszközök adatútválasztásához
• Integrálja az ThingsBoard-et a Apache Spark-val több eszközről származó adatok összesítéséhez

Közönség

• Szoftvermérnökök
• Hardvermérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű mérnököknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni TinyML alapjait, felfedezni az alkalmazásait, és mesterséges intelligencia modelleket szeretnének telepíteni mikrokontrollereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és jelentőségét.
• Telepítsen könnyű mesterséges intelligencia modelleket mikrokontrollereken és szélső eszközökön.
• Optimalizálja és finomhangolja a gépi tanulási modelleket az alacsony energiafogyasztás érdekében.
• Alkalmazza a TinyML-at valós alkalmazásokhoz, például gesztusfelismeréshez, anomáliák észleléséhez és hangfeldolgozáshoz.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.