5G en Edge AI: De mogelijkheid voor applicaties met extreem lage latentie Training Cursus

De cursus '6G en het Intelligente Randnetwerk' biedt een vooruitziende blik op de integratie van 6G-draadloze technologieën met edge computing, IoT-ecosystemen en AI-gestuurde gegevensverwerking. Dit bevordert de ontwikkeling van intelligente, responsieve infrastructuren met minimale vertraging.

Deze live-training onder leiding van een instructeur (zowel online als op locatie) is bedoeld voor IT-architecten met voldoende kennis die zich willen verdiepen in het ontwerpen van toekomstbestendige, gedistribueerde systemen waarbij 6G-connectiviteit en intelligente randsystemen samenkomen.

Na afronding van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn om:

• De manier te begrijpen waarop 6G edge computing en IoT-architecturen zal transformeren.
• Gedistribueerde systemen te ontwerpen met extreem lage vertraging, hoge bandbreedte en autonome werking.
• AI en gegevensanalyse te integreren aan de rand van het netwerk voor intelligente besluitvorming.
• Schaalbare, beveiligde en robuste 6G-ready randinfrastructuren te plannen.
• De zakelijke en operationele modellen te evalueren die ontstaan door de convergentie tussen 6G en het randnetwerk.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Case studies en praktische oefeningen in het ontwerpen van architecturen.
• Handmatige simulaties met optioneel gebruik van edge- of containertechnologieën.

Opties voor maatwerk aan de cursus

• Indien u een op maat gemaakte versie van deze cursus wenst, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde AI-professionals, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen optimaal kunnen afstemmen op implementatie op edge-apparaten en specifieke toepassingen binnen diverse branches verkennen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Geavanceerde technieken te gebruiken bij het ontwikkelen en optimaliseren van Edge AI-modellen.
• Innovatieve strategieën toe te passen voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Gespecialiseerde tools en frameworks in te zetten bij complexe Edge AI-toepassingen.
• De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te verbeteren.
• Nieuwe gebruiksmogelijkheden en opkomende trends binnen Edge AI te ontdekken.
• Complexe ethische en beveiligingsaspecten bij implementatie van Edge AI aan te pakken.

Deze door een docent geleide live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op ontwikkelaars, data scientists en technologie-enthusiasten met middenniveau die praktische vaardigheden willen verwerven op het gebied van AI-modelimplementatie op edge-apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes en voordelen van Edge AI begrijpen.
• De edge-computingomgeving instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor implementatie op edge-apparaten.
• Praktische AI-oplossingen realiseren op edge-hardware.
• De prestaties van op edge geïmplementeerde modellen evalueren en verbeteren.
• Rekening houden met ethische en beveiligingsaspecten bij Edge AI-toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor cybersecurity-professionals op gevorderd niveau, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en strategieën willen implementeren voor Edge AI-systemen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De beveiligingsrisico’s en kwetsbaarheden bij Edge AI-implementaties te begrijpen.
• Versleutelings- en authenticatiemethoden toe te passen ter bescherming van gegevens.
• Robuuste Edge AI-architecturen te ontwerpen die bestand zijn tegen cyberdreigingen.
• Veilige strategieën toe te passen voor het implementeren van AI-modellen in edge-omgevingen.

Cambricon MLU’s (Machine Learning Units) zijn gespecialiseerde AI-chips die optimaal presteren bij het uitvoeren en trainen van modellen, zowel in edge-omgevingen als datacentra.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars met middenniveau kennis die AI-modellen willen ontwikkelen en implementeren met behulp van het BANGPy-framework en de Neuware SDK op Cambricon MLU-hardware.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Het ontwikkelmilieu voor BANGPy en Neuware correct in te stellen.
• Python- en C++-gebaseerde modellen te ontwikkelen en te optimaliseren voor gebruik op Cambricon MLU’s.
• Modellen te implementeren op edge-apparaten en datacentra die de Neuware-runtime draaien.
• AI-werkstromen te integreren met versnelleringsfuncties die specifiek zijn voor Cambricon MLU’s.

Opbouw van de training

• Interactieve presentaties en discussies.
• Praktische oefeningen met BANGPy en Neuware voor ontwikkeling en implementatie.
• Gedetailleerde oefeningen gericht op optimalisatie, integratie en testen.

Mogelijkheden tot maatwerk

• Wilt u een op maat gemaakte training die aansluit bij uw Cambricon-apparaat of toepassingsdoel? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

Het Ascend CANN-hulpmiddelenpakket van Huawei maakt het mogelijk om krachtige AI-inferentie uit te voeren op randapparaten, zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen wanneer rekenkracht en geheugen beperkt zijn.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en systeemintegratoren met voldoende voorkennis die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van het CANN-hulpmiddelenpakket.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Het voorbereiden en omzetten van AI-modellen voor gebruik op de Ascend 310 met behulp van CANN-hulpmiddelen.
• Het bouwen van lichte inferentiepijplijnen met MindSpore Lite en AscendCL.
• Het optimaliseren van modelprestaties in omgevingen met beperkte rekenkracht en geheugenruimte.
• Het implementeren en monitoren van AI-applicaties in praktische randtoepassingen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en demonstraties.
• Praktische oefeningen met modellen en scenario’s specifiek voor randapparaten.
• Livevoorbeelden van implementatie op virtuele of fysieke randhardware.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Bent u geïnteresseerd in een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze begeleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor agritech-professionals met een begin- tot middenniveau, IoT-specialisten en AI-engineers die Edge AI-oplossingen willen ontwikkelen en implementeren voor slimme landbouw.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van Edge AI te begrijpen binnen precisielandbouw.
• AI-gestuurde systemen voor gewas- en veemonitoring te implementeren.
• Geautomatiseerde irrigatie- en milieusensoroplossingen te ontwikkelen.
• De efficiëntie van landbouwactiviteiten te optimaliseren met realtime Edge AI-analyses.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor robots-engineers met middenniveau, ontwikkelaars van zelfrijdende voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen benutten om innovatieve oplossingen te creëren voor autonome systemen.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen begrijpen.
• AI-modellen ontwikkelen en implementeren voor realtime-verwerking op edge-apparaten.
• Edge AI-oplossingen toepassen in zelfrijdende voertuigen, drones en robots.
• Besturingssystemen ontwerpen en optimaliseren met behulp van Edge AI.
• De ethische en regelgevende aspecten van AI-toepassingen in autonome systemen bespreken.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals met basiskennis die zich een grondig begrip willen eigen maken van Edge AI, variërend van concepten tot de daadwerkelijke implementatie, inclusief configuratie en uitrol.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• De basisconcepten van Edge AI begrijpen.
• Edge AI-omgevingen op te zetten en te configureren.
• Edge AI-modellen te ontwikkelen, trainen en optimaliseren.
• Edge AI-applicaties te implementeren en beheren.
• Edge AI te integreren in bestaande systemen en werkprocessen.
• De ethische aspecten en aanbevolen praktijken bij implementatie van Edge AI te overwegen.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) richt zich op computer vision-engineers, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-modellen voor computervisie willen implementeren en optimaliseren voor real-time verwerking op edge-apparaten.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van Edge AI en diens toepassingen in computervisie te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen op edge-apparaten te implementeren voor real-time beeld- en videoverwerking.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken bij het implementeren van modellen.
• AI-modellen te optimaliseren met betrekking tot prestaties, energie-efficiëntie en snelle inferentie.

Deze door een docent geleide, live-training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor financiële professionals met middenniveau kennis, fintech-ontwikkelaars en AI-specialisten die Edge AI-oplossingen willen toepassen in de financiële dienstverlening.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Het begrijpen van de rol die Edge AI speelt binnen financiële diensten.
• Het implementeren van systemen voor fraudebestrijding met behulp van Edge AI.
• Het verbeteren van klantenservice middels AI-gestuurde oplossingen.
• Het toepassen van Edge AI bij risicomanagement en besluitvorming.
• Het implementeren en beheren van Edge AI-oplossingen in een financiële omgeving.

Deze door instructeurs begeleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die op middenniveau zich bezighouden met het toepassen van Edge AI voor innovatieve oplossingen binnen de gezondheidszorg.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De rol en voordelen van Edge AI in de zorg te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te implementeren op edge-apparaten voor medische toepassingen.
• Edge AI-oplossingen toe te passen in wearables en diagnostische hulpmiddelen.
• Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en implementeren met behulp van Edge AI.
• Rekening te houden met ethische en regelgevende aspecten bij het gebruik van AI in de zorg.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor industrieel ingenieurs, professionals in de productie en ontwikkelaars van AI met basiskennis, die Edge AI-oplossingen willen implementeren binnen industriële automatisering.

Na afronding van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De rol van Edge AI te begrijpen in het kader van industriële automatisering.
• Voorspellende onderhoudsoplossingen te implementeren met behulp van Edge AI.
• AI-technieken toe te passen voor kwaliteitscontrole in productieprocessen.
• Industriële processen te optimaliseren met Edge AI.
• Edge AI-oplossingen te implementeren en beheren in industriële omgevingen.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars, systeemarchitecten en professionals uit de sector die Edge AI willen inzetten om IoT-toepassingen te versterken met intelligente gegevensverwerking en analyses.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamentele beginselen van Edge AI begrijpen en hoe dit toe te passen in IoT-omgevingen.
• Edge AI-omgevingen voor IoT-apparaten instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen en implementeren op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
• Real-time verwerking van gegevens en besluitvorming in IoT-systemen realiseren.
• Edge AI integreren met verschillende IoT-protocollen en platforms.
• Rekening houden met ethische overwegingen en best practices bij het gebruik van Edge AI in IoT-contexten.

Edge AI houdt in dat kunstmatige intelligentiemodellen rechtstreeks op apparaten en machines aan de rand van het netwerk worden geïmplementeerd, waardoor snelle besluitvorming met minimale vertraging mogelijk wordt.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren embedded-ontwikkelaars en IoT-professionals die AI-gestuurde logica en besturingssystemen willen toepassen in productieomgevingen waar snelheid, betrouwbaarheid en offline werking cruciaal zijn.

Na afronding van deze training zullen de deelnemers het volgende kunnen:

• De architectuur en voordelen van Edge AI-systemen begrijpen.
• AI-modellen bouwen en optimaliseren voor implementatie op embedded-apparaten.
• Tools zoals TensorFlow Lite en OpenVINO gebruiken voor inferentie met minimale vertraging.
• Edge-intelligentie integreren met sensoren, actuatoren en industriële protocollen.

Opzet van de cursus

• Interactieve presentaties en discussies.
• Veel oefeningen en praktische activiteiten.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te bespreken.