Edge AI with TensorFlow Lite Training Cursus

Deze door een docent geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op telecomprofessionals, AI-ingenieurs en IoT-specialisten op intermediair niveau die willen onderzoeken hoe 5G-netwerken Edge AI-toepassingen versnellen.

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

• De basisprincipes van 5G-technologie en de impact ervan op Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te implementeren die geoptimaliseerd zijn voor laaglatente toepassingen in 5G-omgevingen.
• Real-time besluitvormingssystemen te implementeren met behulp van Edge AI en 5G-connectiviteit.
• AI-workloads te optimaliseren voor efficiënte prestaties op edge-apparaten.

6G en de intelligente edge is een toekijkend cursus die de integratie van 6G-wirelostechnologieën met edge computing, IoT-ecosystemen en AI-gedreven dataprocessing verkent om intelligente, laag-latentie en adaptieve infrastructures te ondersteunen.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op IT-architecten met een tusseniveau die willen begrijpen en ontwerpen aan volgende-generatie gedistribueerde architecturen waarbij gebruik wordt gemaakt van de synergie tussen 6G-connectiviteit en intelligente edge-systemen.

Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• In te zien hoe 6G de edge computing en IoT-architecturen zal transformeren.
• Gedistribueerde systemen voor ultra-laag-latentie, hoge bandbreedte en autonome operaties te ontwerpen.
• AI en data-analyse aan de edge te integreren voor intelligente besluitvorming.
• Schaalbare, veilige en robuuste 6G-ready edge-infrastructures te plannen.
• Bedrijfs- en operationele modellen te evalueren die worden mogelijk gemaakt door de convergentie van 6G-edge.

Cursusopzet

• Interactieve lezingen en discussies.
• Case studies en toegepaste architectuurontwerp-oefeningen.
• Praktijkgerichte simulatie met optionele edge- of container-tools.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te regelen.

Dit door de instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-praktijkmakers, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments en gespecialiseerde toepassingen in diverse industrieën willen verkennen.

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

• Geavanceerde technieken in Edge AI-modelontwikkeling en optimalisatie te verkennen.
• Vooraanstaande strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te implementeren.
• Gespecialiseerde hulpmiddelen en frameworks te gebruiken voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
• De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te optimaliseren.
• Innovatieve toepassingsgevallen en opkomende trends in Edge AI te verkennen.
• Geavanceerde ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-deployments aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en technologieliefhebbers op intermediair niveau die praktische vaardigheden willen verwerven in het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De principes van Edge AI en de voordelen ervan begrijpen.
• De edge-computingomgeving installeren en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor edge-implementatie.
• Praktische AI-oplossingen implementeren op edge-apparaten.
• De prestaties van edge-implementatie van modellen evalueren en verbeteren.
• Ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-toepassingen behandelen.

Deze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde cybersecurityprofessionals, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en strategieën voor weerbaarheid willen implementeren voor Edge AI-systemen.

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

• De beveiligingsrisico's en kwetsbaarheden in Edge AI-implementaties te begrijpen.
• Versleutelings- en authenticatietechnieken voor gegevensbescherming te implementeren.
• Weerbare Edge AI-architecturen te ontwerpen die cyberdreigingen kunnen weerstaan.
• Veilige AI-modelimplementatiestrategieën in edge-omgevingen toe te passen.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) zijn gespecialiseerde AI-chips geoptimaliseerd voor inferentie en training in edge- en datacenterscenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars op intermediair niveau die AI-modellen willen bouwen en implementeren met behulp van het BANGPy-framework en de Neuware SDK op Cambricon MLU-hardware.

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

• De BANGPy- en Neuware-ontwikkelomgevingen te installeren en configureren.
• Python- en C++-gebaseerde modellen te ontwikkelen en te optimaliseren voor Cambricon MLUs.
• Modellen te implementeren op edge- en datacenterapparaten die de Neuware-runtime uitvoeren.
• ML-workflows te integreren met MLU-specifieke versnellingseigenschappen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Handmatige gebruik van BANGPy en Neuware voor ontwikkeling en implementatie.
• Geleide oefeningen gericht op optimalisatie, integratie en testen.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw Cambricon-apparaatmodel of gebruiksscenario, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Het Huawei Ascend CANN toolkit maakt krachtige AI-inferentie mogelijk op randapparaten zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen waar berekenings- en geheugenbeperkingen bestaan.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op AI-ontwikkelaars en integrators op intermiddelair niveau die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van de CANN toolchain.

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

• AI-modellen voorbereiden en converteren voor Ascend 310 met behulp van CANN hulpmiddelen.
• Lichtgewicht inferentie-pijplijnen bouwen met MindSpore Lite en AscendCL.
• De prestaties van modellen optimaliseren voor beperkte berekenings- en geheugenomgevingen.
• AI-toepassingen implementeren en monitoren in echte randgebruiksgevallen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en demonstratie.
• Handen-aan-praktijkwerk met rand-specifieke modellen en scenario's.
• Leefde implementatievoorbeelden op virtuele of fysieke randhardware.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze docentgeleide, live training in België (online of ter plekke) is gericht op agritechprofessionals, IoT-specialisten en AI-ingenieurs van beginners- tot gevorderdenniveau die Edge AI-oplossingen voor slimme landbouw willen ontwikkelen en inzetten.

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

• De rol van Edge AI in precieze landbouw te begrijpen.
• AI-gestuurde systemen voor het monitoren van gewassen en vee te implementeren.
• Oplossingen voor automatische irrigatie en milieusensoren te ontwikkelen.
• De landbouwefficiëntie te optimaliseren met behulp van real-time Edge AI-analyse.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op robotica-ingenieurs, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers op intermediair niveau die Edge AI willen inzetten voor innovatieve oplossingen voor autonome systemen.

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

• De rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en in te zetten voor real-time verwerking op edge-apparaten.
• Edge AI-oplossingen te implementeren in autonome voertuigen, drones en robotica.
• Besturingsystemen te ontwerpen en te optimaliseren met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen aan te pakken in autonome AI-toepassingen.

Deze instructeurgeleide live-training in België (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars en IT-professionals met een tusseniveau die een grondig begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief setup en deploy.

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

• De fundamentele concepten van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen op te zetten en in te stellen.
• Edge AI-modellen te ontwikkelen, trainen en optimaliseren.
• Edge AI-toepassingen te deployen en beheren.
• Edge AI in bestaande systemen en werkwijzen te integreren.
• Ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI aan te pakken.

Deze begeleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op computer vision engineers, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals op intermediair tot gevorderd niveau die computer vision-modellen willen implementeren en optimaliseren voor real-time verwerking op edge-apparaten.

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

• De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen te implementeren op edge-apparaten voor real-time beeld- en video-analyse.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO, en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestaties, stroomverbruiksefficiëntie en laaglatentie-inferentie.

Dit door een instructeur geleide, live training op België (online of op locatie) is gericht op financiële professionals op intermediair niveau, fintech-ontwikkelaars en AI-specialisten die Edge AI-oplossingen willen implementeren in de financiële sector.

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

• De rol van Edge AI in financiële diensten te begrijpen.
• Fraude-detectiesystemen te implementeren met behulp van Edge AI.
• De klantenservice te verbeteren door middel van AI-gestuurde oplossingen.
• Edge AI toe te passen voor risicobeheer en besluitvorming.
• Edge AI-oplossingen te deployen en te beheren in financiële omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderlijke gezondheidsprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die willen profiteren van Edge AI voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

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

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen op edge-apparaten voor gezondheidsapplicaties te ontwikkelen en implementeren.
• Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools te implementeren.
• Patiëntmonitoringsystemen met behulp van Edge AI te ontwerpen en implementeren.
• Ethische en reguleringsoverwegingen in gezondheids-AI-applicaties aan te gaan.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor industriële ingenieurs, manufacturing professionals en AI-ontwikkelaars met een tussenniveau die Edge AI-oplossingen willen implementeren in industriële automatisering.

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

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

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars met tussenkennis, systeemarchitecten en brancheprofessionals die Edge AI willen gebruiken om IoT-toepassingen te verbeteren met geavanceerde dataverwerking en analysecapaciteiten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamenten van Edge AI en de toepassing ervan in IoT begrijpen.
• Edge AI-omgevingen voor IoT-apparaten instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen en op randapparaten voor IoT-toepassingen implementeren.
• Realtime dataverwerking en besluitvorming in IoT-systemen implementeren.
• Edge AI integreren met verschillende IoT-protocollen en platforms.
• Ethische overwegingen en beste praktijken in Edge AI voor IoT aanpakken.