Edge AI with TensorFlow Lite Treningskurs
TensorFlow Lite er en lett versjon av TensorFlow designet for mobile og innebygde enheter. Edge AI med TensorFlow Lite fokuserer på å bruke TensorFlow Lite for å utvikle og distribuere Edge AI-modeller. Dette kurset dekker verktøyene og teknikkene som er spesifikke for TensorFlow Lite, og gir praktisk kunnskap for å bygge effektive AI-modeller for edge-enheter.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, dataforskere og AI-utøvere som ønsker å utnytte TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
- Utvikle og optimalisere AI-modeller ved å bruke TensorFlow Lite.
- Distribuer TensorFlow Lite-modeller på ulike edge-enheter.
- Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og -optimalisering.
- Implementer praktiske Edge AI-applikasjoner ved å bruke TensorFlow Lite.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til TensorFlow Lite
- Oversikt over TensorFlow Lite og dens arkitektur
- Sammenligning med TensorFlow og andre edge AI-rammeverk
- Fordeler og utfordringer ved å bruke TensorFlow Lite for Edge AI
- Kasusstudier av TensorFlow Lite i Edge AI-applikasjoner
Sette opp TensorFlow Lite-miljøet
- Installerer TensorFlow Lite og dens avhengigheter
- Konfigurere utviklingsmiljøet
- Introduksjon til TensorFlow Lite-verktøy og biblioteker
- Hands-on øvelser for miljøoppsett
Utvikle AI-modeller med TensorFlow Lite
- Designe og trene AI-modeller for edge-distribusjon
- Konvertering av TensorFlow-modeller til TensorFlow Lite-format
- Optimalisering av modeller for ytelse og effektivitet
- Hands-on øvelser for modellutvikling og konvertering
Distribuerer TensorFlow Lite-modeller
- Distribuere modeller på ulike edge-enheter (f.eks. smarttelefoner, mikrokontrollere)
- Kjøre slutninger på edge-enheter
- Feilsøking av distribusjonsproblemer
- Hands-on øvelser for modelldistribusjon
Verktøy og teknikker for modelloptimalisering
- Kvantisering og dens fordeler
- Beskjærings- og modellkompresjonsteknikker
- Bruker TensorFlow Lites optimaliseringsverktøy
- Hands-on øvelser for modelloptimalisering
Bygge praktiske Edge AI-applikasjoner
- Utvikle Edge AI-applikasjoner i den virkelige verden ved hjelp av TensorFlow Lite
- Integrering av TensorFlow Lite-modeller med andre systemer og applikasjoner
- Kasusstudier av vellykkede Edge AI-prosjekter
- Praktisk prosjekt for å bygge en praktisk Edge AI-applikasjon
Sammendrag og neste trinn
Krav
- En forståelse av AI og maskinlæringskonsepter
- Erfaring med TensorFlow
- Grunnleggende programmeringsferdigheter (Python anbefales)
Publikum
- Utviklere
- Dataforskere
- AI-utøvere
Open Training Courses require 5+ participants.
Edge AI with TensorFlow Lite Treningskurs - Booking
Edge AI with TensorFlow Lite Treningskurs - Enquiry
Edge AI with TensorFlow Lite - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Edge AI Techniques
14 timerDenne 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.
Building AI Solutions on the Edge
14 timerDenne 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.
Edge AI in Autonomous Systems
14 timerDenne 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.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 timerDenne 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.
Edge AI for Financial Services
14 timerDenne 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.
Edge AI for Healthcare
14 timerDenne 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.
Edge AI in Industrial Automation
14 timerDenne 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.
Edge AI for IoT Applications
14 timerDenne 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.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 timerDenne 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.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 timerDenne 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.
Edge AI for Smart Cities
14 timerDenne 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.
Introduction to Edge AI
14 timerDenne 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.
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices
21 timerDenne 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.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 timerDenne 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.
Security and Privacy in Edge AI
14 timerDenne 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.