Курс за обучение по Edge AI with TensorFlow Lite
TensorFlow Lite е олекотена версия на TensorFlow, предназначена за мобилни и вградени устройства. Edge AI с TensorFlow Lite се фокусира върху използването на TensorFlow Lite за разработване и внедряване на Edge AI модели. Този курс обхваща инструментите и техниките, специфични за TensorFlow Lite, предоставяйки практически знания за изграждане на ефективни AI модели за крайни устройства.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и практикуващи AI, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
- Разработвайте и оптимизирайте AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
- Разположете TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
- Използвайте инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модела.
- Внедрете практически Edge AI приложения с помощта на TensorFlow Lite.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
Въведение в TensorFlow Lite
- Общ преглед на TensorFlow Lite и неговата архитектура
- Сравнение с TensorFlow и други крайни AI рамки
- Предимства и предизвикателства при използването на TensorFlow Lite за Edge AI
- Казуси от TensorFlow Lite в Edge AI приложения
Настройване на TensorFlow Lite среда
- Инсталиране на TensorFlow Lite и неговите зависимости
- Конфигуриране на средата за разработка
- Въведение в TensorFlow Lite инструменти и библиотеки
- Практически упражнения за настройка на средата
Разработване на AI модели с TensorFlow Lite
- Проектиране и обучение на AI модели за крайно внедряване
- Конвертиране на TensorFlow модели в TensorFlow Lite формат
- Оптимизиране на модели за производителност и ефективност
- Практически упражнения за разработване и преобразуване на модели
Внедряване на TensorFlow олекотени модели
- Внедряване на модели на различни крайни устройства (напр. смартфони, микроконтролери)
- Изпълнение на изводи на крайни устройства
- Отстраняване на проблеми с внедряването
- Практически упражнения за внедряване на модел
Инструменти и техники за оптимизиране на модели
- Квантуването и неговите предимства
- Подрязване и техники за компресиране на модела
- Използване на TensorFlow инструментите за оптимизация на Lite
- Практически упражнения за оптимизиране на модела
Изграждане на практически Edge AI приложения
- Разработване на реални приложения Edge AI с помощта на TensorFlow Lite
- Интегриране на TensorFlow Lite модели с други системи и приложения
- Казуси от успешни Edge AI проекти
- Практически проект за изграждане на практично приложение Edge AI
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за ИИ и машинно обучение
- Опит с TensorFlow
- Основни умения за програмиране (Python препоръчително)
Публика
- Разработчици
- Учени по данни
- AI практици
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по Edge AI with TensorFlow Lite - Booking
Курс за обучение по Edge AI with TensorFlow Lite - Enquiry
Edge AI with TensorFlow Lite - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в телекомуникациите на средно ниво, AI инженери и IoT специалисти, които искат да проучат как 5G мрежите ускоряват Edge AI приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на 5G технологията и нейното въздействие върху Edge AI.
- Внедрете AI модели, оптимизирани за приложения с ниска латентност в 5G среди.
- Внедрете системи за вземане на решения в реално време, използвайки Edge AI и 5G свързаност.
- Оптимизирайте работните натоварвания на AI за ефективна производителност на крайни устройства.
Advanced Edge AI Techniques
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI практици, изследователи и разработчици на напреднало ниво, които желаят да овладеят най-новите постижения в Edge AI, да оптимизират своите AI модели за крайно внедряване и да изследват специализирани приложения в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разгледайте усъвършенствани техники в разработването и оптимизирането на модели на Edge AI.
- Приложете авангардни стратегии за внедряване на AI модели на крайни устройства.
- Използвайте специализирани инструменти и рамки за усъвършенствани Edge AI приложения.
- Оптимизирайте производителността и ефективността на решенията Edge AI.
- Разгледайте иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
- Обърнете внимание на разширени етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и технически ентусиасти, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели на крайни устройства за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на Edge AI и неговите предимства.
- Настройте и конфигурирайте периферната изчислителна среда.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте AI модели за крайно внедряване.
- Внедрете практични AI решения на крайни устройства.
- Оценете и подобрете производителността на моделите, разгърнати на ръба.
- Обърнете внимание на етични съображения и съображения за сигурност в приложенията на Edge AI.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на напреднало ниво, AI инженери и IoT разработчици, които желаят да приложат стабилни мерки за сигурност и стратегии за устойчивост за Edge AI системи.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете рисковете за сигурността и уязвимостите при Edge AI внедрявания.
- Прилагане на техники за криптиране и удостоверяване за защита на данните.
- Проектирайте устойчиви Edge AI архитектури, които могат да издържат на кибер заплахи.
- Приложете сигурни стратегии за внедряване на AI модели в крайни среди.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на агротехнологиите от начинаещи до средно ниво, IoT специалисти и AI инженери, които желаят да разработят и внедрят Edge AI решения за интелигентно земеделие.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI в прецизното земеделие.
- Внедряване на управлявани от изкуствен интелект системи за мониторинг на култури и добитък.
- Разработване на решения за автоматизирано напояване и наблюдение на околната среда.
- Оптимизирайте селскостопанската ефективност с помощта на анализи в реално време Edge AI.
Edge AI in Autonomous Systems
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика на средно ниво, разработчици на автономни превозни средства и изследователи на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения за автономна система.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
- Внедряване на Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
- Проектирайте и оптимизирайте системи за управление с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в автономните AI приложения.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и ИТ специалисти, които желаят да придобият цялостно разбиране за Edge AI от концепцията до практическото внедряване, включително настройка и внедряване.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните концепции на Edge AI.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте Edge AI модели.
- Внедрете и управлявайте Edge AI приложения.
- Интегрирайте Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на Edge AI.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по компютърно зрение от средно до напреднало ниво, разработчици на AI и IoT професионалисти, които желаят да внедрят и оптимизират модели на компютърно зрение за обработка в реално време на крайни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и неговите приложения в компютърното зрение.
- Внедрете оптимизирани модели за дълбоко обучение на крайни устройства за анализ на изображения и видео в реално време.
- Използвайте рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за внедряване на модела.
- Оптимизирайте AI моделите за производителност, енергийна ефективност и извод с ниска латентност.
Edge AI for Financial Services
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към финансови професионалисти на средно ниво, финтех разработчици и AI специалисти, които желаят да внедрят Edge AI решения във финансовите услуги.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI във финансовите услуги.
- Внедрете системи за откриване на измами с помощта на Edge AI.
- Подобрете обслужването на клиентите чрез решения, управлявани от AI.
- Приложете Edge AI за управление на риска и вземане на решения.
- Внедрете и управлявайте Edge AI решения във финансови среди.
Edge AI for Healthcare
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за приложения в здравеопазването.
- Внедряване на Edge AI решения в носими устройства и инструменти за диагностика.
- Проектирайте и внедрявайте системи за наблюдение на пациенти с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в приложенията на AI в здравеопазването.
Edge AI in Industrial Automation
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към индустриални инженери на средно ниво, професионалисти в производството и разработчици на AI, които желаят да внедрят решения на Edge AI в индустриалната автоматизация.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI в индустриалната автоматизация.
- Внедрете решения за предсказуема поддръжка с помощта на Edge AI.
- Прилагайте AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
- Оптимизирайте индустриалните процеси с помощта на Edge AI.
- Внедрете и управлявайте Edge AI решения в индустриални среди.
Edge AI for IoT Applications
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти в индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка на данни и възможности за анализ.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
- Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
- Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на AI средно ниво, инженери по вградени системи и инженери по роботика, които желаят да оптимизират и внедрят AI модели на платформи на NVIDIA Jetson за крайни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на edge AI и хардуера NVIDIA Jetson.
- Оптимизирайте AI модели за внедряване на крайни устройства.
- Използвайте TensorRT за ускоряване на изводите за дълбоко обучение.
- Внедрете AI модели с помощта на JetPack SDK и ONNX Runtime.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технолози на дребно от начинаещи до средно ниво, разработчици на AI и бизнес анализатори, които желаят да прилагат Edge AI решения за интелигентни системи за плащане, управление на инвентара и персонализирано ангажиране на клиентите.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете как Edge AI подобрява операциите на дребно и клиентското изживяване.
- Внедрете базирани на изкуствен интелект интелигентни каси и системи за плащане без касиер.
- Оптимизирайте управлението на инвентара с проследяване и анализ в реално време.
- Използвайте компютърно зрение и AI за персонализирани изживявания в магазина.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика от средно до напреднало ниво, разработчици на AI и специалисти по автоматизация, които желаят да внедрят Edge AI за приложения на роботиката.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI в автономните системи.
- Внедрете AI модели на крайни устройства за роботика в реално време.
- Оптимизирайте производителността на AI за вземане на решения с ниска латентност.
- Интегрирайте компютърно зрение и синтез на сензори за роботизирана автономност.