Edge AI with TensorFlow Lite Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på avanserte enheter for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels nivå, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative autonome systemløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuer AI-modeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.
• Implementer Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Design og optimaliser kontrollsystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i autonome AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og IT-fagfolk som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra konsept til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuer og administrer Edge AI-applikasjoner.
• Integrer Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI-implementering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå, fintech-utviklere og AI-spesialister som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i finansielle tjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i finansielle tjenester.
• Implementer svindeldeteksjonssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Forbedre kundeservicen gjennom AI-drevne løsninger.
• Bruk Edge AI for risikostyring og beslutningstaking.
• Distribuer og administrer Edge AI-løsninger i finansielle miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på middels nivå, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsetjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på avanserte enheter for helseapplikasjoner.
• Implementer Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnoseverktøy.
• Design og distribuer pasientovervåkingssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i AI-applikasjoner for helsetjenester.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot industrielle ingeniører på middels nivå, produksjonsfagfolk og AI-utviklere som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i industriell automasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i industriell automasjon.
• Implementer prediktive vedlikeholdsløsninger ved hjelp av Edge AI.
• Bruk AI-teknikker for kvalitetskontroll i produksjonsprosesser.
• Optimaliser industrielle prosesser ved hjelp av Edge AI.
• Distribuer og administrer Edge AI-løsninger i industrielle miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på mellomnivå, innebygde ingeniører og robotingeniører som ønsker å optimalisere og distribuere AI-modeller på NVIDIA Jetson-plattformer for avanserte applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om edge AI og NVIDIA Jetson-maskinvare.
• Optimaliser AI-modeller for distribusjon på edge-enheter.
• Bruk TensorRT for å akselerere dyp læringsslutning.
• Distribuer AI-modeller ved å bruke JetPack SDK og ONNX Runtime.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels til avansert nivå, AI-utviklere og automasjonsspesialister som ønsker å implementere Edge AI for robotapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i autonome systemer.
• Distribuer AI-modeller på avanserte enheter for sanntidsrobotikk.
• Optimaliser AI-ytelsen for beslutningstaking med lav latens.
• Integrer datasyn og sensorfusjon for robotautonomi.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot byplanleggere på middels nivå, sivilingeniører og prosjektledere for smartbyer som ønsker å utnytte Edge AI for smartbyinitiativer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i smarte byinfrastrukturer.
• Implementer Edge AI-løsninger for trafikkstyring og overvåking.
• Optimaliser urbane ressurser ved å bruke Edge AI-teknologier.
• Integrer Edge AI med eksisterende smartbysystemer.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn ved implementering av smarte byer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå og IT-fagfolk som ønsker å forstå det grunnleggende om Edge AI og dens introduksjonsapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuer enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifiser og forstå brukstilfellene og fordelene med Edge AI.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører på avansert nivå, innebygde utviklere og maskinvareingeniører som ønsker å implementere AI-modeller på enheter med lav effekt og samtidig minimere energiforbruket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med å kjøre AI på energieffektive enheter.
• Optimaliser nevrale nettverk for inferens med lav effekt.
• Bruk teknikker for kvantisering, beskjæring og modellkomprimering.
• Distribuer AI-modeller på kantmaskinvare med minimalt strømforbruk.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på mellomnivå, maskinlæringsingeniører og systemarkitekter som ønsker å optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene og kravene ved å distribuere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruk modellkomprimeringsteknikker for å redusere størrelsen og kompleksiteten til AI-modeller.
• Bruk kvantiseringsmetoder for å forbedre modelleffektiviteten på kantmaskinvare.
• Implementer beskjæring og andre optimaliseringsteknikker for å forbedre modellens ytelse.
• Distribuer optimaliserte AI-modeller på ulike edge-enheter.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot cybersikkerhetsfagfolk på middels nivå, systemadministratorer og AI-etikkforskere som ønsker å sikre og etisk distribuere Edge AI-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhets- og personvernutfordringene i Edge AI.
• Implementer beste fremgangsmåter for å sikre edge-enheter og data.
• Utvikle strategier for å redusere sikkerhetsrisikoer i Edge AI-distribusjoner.
• Ta tak i etiske hensyn og sikre etterlevelse av regelverk.
• Gjennomfør sikkerhetsvurderinger og revisjoner for Edge AI-applikasjoner.