Edge AI Trainingen in Luik

Deze door een instructeur geleide, live training in Luik (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde AI-onderzoekers, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten die federated learning-technieken willen implementeren voor het trainen van AI-modellen over meerdere edge-apparaten, waarbij de privacy van gegevens wordt bewaard.

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

• De principes en voordelen van federated learning in Edge AI te begrijpen.
• Federated learning-modellen te implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
• AI-training te optimaliseren over verdeelde edge-apparaten.
• Problemen met privacy van gegevens en beveiliging in federated learning aan te pakken.
• Federated learning-systeem te implementeren en te bewaken in real-world toepassingen.

Deze docentgeleide, live training in Luik (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 in Luik (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.

Deze door een docent geleide, live training op Luik (online of op locatie) is gericht op retailtechnologen, AI-ontwikkelaars en businessanalisten op beginners- tot gevorderdeniveau die Edge AI-oplossingen willen toepassen voor slimme kassa'systeem, inventarisbeheer en gepersonaliseerde klantinteractie.

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

• Te begrijpen hoe Edge AI de retailoperaties en klantervaring verbetert.
• AI-gestuurde slimme kassa's en kassaloze betalingsystemen te implementeren.
• Inventarisbeheer te optimaliseren met real-time tracking en analyse.
• Computer vision en AI te gebruiken voor gepersonaliseerde winkelervaringen.

Deze door een docent geleide, live training in Luik (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.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor embedded AI-ontwikkelaars en edge-computing-specialisten op intermediair niveau die lichtgewichtige AI-modellen willen optimaliseren en afstellen voor implementatie op apparaat met beperkte middelen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Voorgetrainde modellen selecteren en aanpassen die geschikt zijn voor edge-implementatie.
• Kwantisering, snoeien en andere compressietechnieken toepassen om de grootte en latentie van het model te verminderen.
• Modellen afstellen met behulp van transfer learning voor taakspecifieke prestaties.
• Geoptimaliseerde modellen implementeren op echte edge-hardwareplatforms.

Deze begeleide, live training in Luik (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.

Deze begeleide, live training op Luik (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde embedded engineers, IoT-ontwikkelaars en AI-onderzoekers die TinyML-technieken willen implementeren voor AI-aangedreven toepassingen op energiezuinige hardware.

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

• De basisprincipes van TinyML en edge AI te begrijpen.
• Lichtgewichtige AI-modellen op microcontrollers te implementeren.
• AI-inferentie te optimaliseren voor laag energieverbruik.
• TinyML te integreren met echte IoT-toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Luik (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 geleide live-training op Luik (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 instructeurs geleide live-training in Luik (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 (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.

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.

Dit door een instructeur geleide, live training op Luik (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 (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.

Edge AI is het inzetten van kunstmatige intelligentie-modellen rechtstreeks op apparaten en machines aan de rand van het netwerk, waardoor real-time besluitvorming met minimale latentie mogelijk wordt.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde professionals op het gebied van embedded en IoT, die AI-gestuurde logica en controle-systemen willen inzetten in productie-omgevingen waar snelheid, betrouwbaarheid en offline werking cruciaal zijn.

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

• De architectuur en voordelen van edge AI-systemen te begrijpen.
• AI-modellen te bouwen en te optimaliseren voor inzet op embedded apparaten.
• Tools zoals TensorFlow Lite en OpenVINO te gebruiken voor inferentie met lage latentie.
• Edge-intelligentie te integreren met sensoren, actuators en industriële protocollen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om te regelen.

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 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 op Luik (online of op locatie) is gericht op cyberbeveiligingsprofessionals, systeembeheerders en AI-ethiekonderzoekers op intermediair niveau die Edge AI-oplossingen veilig en ethisch willen inzetten.

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

• De veiligheids- en privacy-uitdagingen in Edge AI te begrijpen.
• Beste praktijken te implementeren voor het beveiligen van randapparaten en -gegevens.
• Strategieën te ontwikkelen om veiligheidsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
• Ethische overwegingen aan te pakken en naleving van regelgeving te waarborgen.
• Beveiligingsbeoordelingen en audits uit te voeren voor Edge AI-toepassingen.

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 een instructeur geleide, live training in Luik (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.

Edge AI maakt het mogelijk dat kunstmatige intelligentiemodellen direct op ingebedde of middelengebrekken devices draaien. Hierdoor wordt de latency verminderd en wordt er minder energie verbruikt, terwijl tegelijkertijd autonomie en privacy in robotische systemen worden vergroot.

Dit instructeurgeleide live-training (online of op locatie) is gericht op middeliveau ingebedde ontwikkelaars en robotica-ingenieurs die wensen om machine learning inferentie- en optimalisatietechnieken direct op robotische hardware te implementeren met behulp van TinyML en edge AI-frameworks.

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

• De basisprincipes van TinyML en edge AI voor robotica te begrijpen.
• AI-modellen om te zetten en te implementeren voor op-apparaat inferentie.
• Modellen te optimaliseren voor snelheid, grootte en energie-efficiëntie.
• Edge AI-systemen te integreren in robotische controle-architecturen.
• Prestatie en nauwkeurigheid in praktijkscenario's te evalueren.

Cursusopzet

• Interactieve lezing en discussie.
• Practica met TinyML en edge AI-hulpmiddelen.
• Praktische oefeningen op ingebedde en robotica-hardwareplatforms.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Neem contact met ons op voor een aangepaste training voor deze 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.

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 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 een instructeur geleide, live training in Luik (online of onsite) is bedoeld voor IoT-ontwikkelaars op intermediate niveau, embedded engineers en AI-practitioners die TinyML willen implementeren voor predictive maintenance, anomaly detection en smart sensor-applicaties.

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

• De basisprincipes van TinyML en de toepassingen ervan in IoT te begrijpen.
• Een TinyML ontwikkelomgeving voor IoT-projecten in te stellen.
• ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren op low-power microcontrollers.
• Voorspellend onderhoud en anomaliedetectie te implementeren met behulp van TinyML.
• TinyML modellen te optimaliseren voor een efficiënt energie- en geheugengebruik.

Deze instructeurgeleide live-training in Luik (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 door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die machine learning modellen op microcontrollers willen implementeren met behulp van TensorFlow Lite en Edge Impulse.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van TinyML en de voordelen voor edge AI-toepassingen begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving voor TinyML-projecten instellen.
• AI-modellen trainen, optimaliseren en implementeren op laagvermogen microcontrollers.
• TensorFlow Lite en Edge Impulse gebruiken om praktische TinyML-toepassingen te implementeren.
• AI-modellen optimaliseren voor stroomefficiëntie en geheugenbeperkingen.

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.

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.