Beveiliging en Privacy in Edge AI Training Cursus

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 (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 door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en IT-professionals op intermiddelair niveau die een uitgebreide kennis van Edge AI willen opdoen, van concept tot praktische implementatie, inclusief opstelling en implementatie.

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

• De basisconcepten van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen op te stellen en te configureren.
• Edge AI-modellen te ontwikkelen, te trainen en te optimaliseren.
• Edge AI-toepassingen te implementeren en te beheren.
• Edge AI te integreren met bestaande systemen en workflows.
• Ethische overwegingen en beste praktijken in Edge AI-implementatie aan te pakken.

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 op locatie) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars op tussenniveau die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

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

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en in te zetten op randapparaten voor gezondheidszorgtoepassingen.
• Edge AI-oplossingen te implementeren in draagbare apparaten en diagnostische hulpmiddelen.
• Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en in te zetten met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in gezondheidszorg AI-toepassingen aan te pakken.

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.

Deze door instructeurs geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-developers, embedded engineers en robotica-ingenieurs op tussenniveau die AI-modellen willen optimaliseren en implementeren op NVIDIA Jetson-platformen voor edge-toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van edge AI en NVIDIA Jetson-hardware begrijpen.
• AI-modellen optimaliseren voor implementatie op edge-apparaten.
• TensorRT gebruiken voor versnelling van deep learning-inferentie.
• AI-modellen implementeren met behulp van JetPack SDK en ONNX Runtime.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op robotica-ingenieurs, AI-ontwikkelaars en automatiseringsspecialisten met een tussen- tot geavanceerd niveau die Edge AI willen implementeren voor toepassingen in de robotica.

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

• De rol van Edge AI in autonome systemen te begrijpen.
• AI-modellen op edge-apparaten te implementeren voor real-time robotica.
• De AI-prestaties te optimaliseren voor beslissingen met lage latentie.
• Computer vision en sensorfusie te integreren voor robotische autonomie.

Deze door een instructeur gegeven live training (online of ter plaatse) is gericht op stedelijke planners, burgerlijke ingenieurs en projectmanagers van slimme steden op tussenniveau die Edge AI willen inzetten voor initiatieven voor slimme steden.

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

• De rol van Edge AI in infrastructuren van slimme steden te begrijpen.
• Edge AI-oplossingen te implementeren voor verkeersbeheer en bewaking.
• Stedelijke bronnen te optimaliseren met behulp van Edge AI-technologieën.
• Edge AI te integreren met bestaande systemen van slimme steden.
• Ethische en regelgevende overwegingen aan te pakken bij de implementatie van slimme steden.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en AI-practitioners op intermediair niveau die TensorFlow Lite willen inzetten voor Edge AI-toepassingen.

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

• De basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van TensorFlow Lite.
• TensorFlow Lite-modellen te implementeren op verschillende randapparaten.
• Gebruik te maken van gereedschappen en technieken voor modelconversie en optimalisatie.
• Praktische Edge AI-toepassingen te implementeren met behulp van TensorFlow Lite.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en hun introductie-applicaties willen begrijpen.

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

• De basisconcepten en architectuur van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen in te stellen en te configureren.
• Eenvoudige Edge AI-applicaties te ontwikkelen en te implementeren.
• De toepassingen en voordelen van Edge AI te identificeren en te begrijpen.

Deze door een instructeur geleide live-training op België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-ingenieurs, embedded developers en hardware-ingenieurs die AI-modellen willen implementeren op laagvermogenapparaten terwijl de energieconsumptie tot een minimum wordt beperkt.

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

• De uitdagingen van het uitvoeren van AI op energie-efficiënte apparaten te begrijpen.
• Neurale netwerken te optimaliseren voor laagvermogeninferentie.
• Kwantisering, snoeien en modelcompressietechnieken te gebruiken.
• AI-modellen te implementeren op edge-hardware met minimaal energieverbruik.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, machine learning engineers en systeemarchitecten op tussenniveau die AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments.

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

• De uitdagingen en vereisten van het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te begrijpen.
• Modelcompressietechnieken toe te passen om de grootte en complexiteit van AI-modellen te verlagen.
• Kwantisatiemethoden te gebruiken om de efficiëntie van modellen op edge-hardware te verbeteren.
• Snoeien en andere optimalisatietechnieken te implementeren om de modelprestaties te verbeteren.
• Geoptimaliseerde AI-modellen te implementeren op verschillende edge-apparaten.