Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot telekomfagfolk på middels nivå, AI-ingeniører og IoT-spesialister som ønsker å utforske hvordan 5G nettverk akselererer Edge AI applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Distribuer AI-modeller optimalisert for applikasjoner med lav latens i 5G miljøer.
• Implementer sanntids beslutningstakingssystemer ved å bruke Edge AI og 5G tilkobling.
• Optimaliser AI-arbeidsbelastninger for effektiv ytelse på avanserte enheter.

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, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle cybersikkerhetseksperter på avansert nivå, AI-ingeniører og IoT-utviklere som ønsker å implementere robuste sikkerhetstiltak og robusthetsstrategier for Edge AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Edge AI distribusjoner.
• Implementer kryptering og autentiseringsteknikker for databeskyttelse.
• Design spenstige Edge AI arkitekturer som kan motstå cybertrusler.
• Bruk sikre AI-modellimplementeringsstrategier i edge-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot agritech-fagfolk på nybegynnernivå til middels, IoT-spesialister og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og distribuere Edge AI løsninger for smart landbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i presisjonslandbruk.
• Implementer AI-drevne avlings- og husdyrovervåkingssystemer.
• Utvikle automatiserte vannings- og miljøsensorløsninger.
• Optimaliser jordbrukseffektiviteten ved å bruke sanntidsanalyse Edge AI.

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 datasynsingeniører på middels til avansert nivå, AI-utviklere og IoT-fagfolk som ønsker å implementere og optimalisere datasynsmodeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dets applikasjoner i datasyn.
• Implementer optimaliserte dyplæringsmodeller på edge-enheter for bilde- og videoanalyse i sanntid.
• Bruk rammeverk som TensorFlow Lite, OpenVINO og NVIDIA Jetson SDK for modelldistribusjon.
• Optimaliser AI-modeller for ytelse, strømeffektivitet og slutning med lav latens.

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, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot detaljhandelsteknologer på nybegynnernivå til mellomnivå, AI-utviklere og forretningsanalytikere som ønsker å bruke Edge AI løsninger for smarte betalingssystemer, lagerstyring og personlig kundeengasjement.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan Edge AI forbedrer detaljhandelen og kundeopplevelsen.
• Implementer AI-drevne smarte betalingssystemer og betalingssystemer uten kasse.
• Optimaliser lagerstyring med sanntidssporing og analyser.
• Bruk datasyn og AI for personlig tilpassede butikkopplevelser.

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.