Cursuri de pregatire TinyML for IoT Applications

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în telecomunicații de nivel mediu, inginerilor AI și specialiștilor IoT care doresc să exploreze modul în care rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale tehnologiei 5G și impactul acesteia asupra Edge AI.
• Să implementeze modele AI optimizate pentru aplicații cu latență redusă în medii 5G.
• Să implementeze sisteme decizionale în timp real utilizând conectivitatea Edge AI și 5G.
• Optimizarea volumelor de lucru AI pentru performanțe eficiente pe dispozitive periferice.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor de AI de nivel avansat care doresc să stăpânească cele mai recente progrese în Edge AI, să își optimizeze modelele de AI pentru implementarea la limită și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să exploreze tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor Edge AI.
• Să implementeze strategii de ultimă generație pentru implementarea modelelor AI pe dispozitive edge.
• Utilizați instrumente și cadre specializate pentru aplicații Edge AI avansate.
• Să optimizați performanța și eficiența soluțiilor Edge AI.
• Explorați cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în Edge AI.
• Abordați considerațiile etice și de securitate avansate în implementările Edge AI.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, oamenilor de știință de date și pasionaților de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de inteligență artificială pe dispozitive de vârf pentru diverse aplicații.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Edge AI și beneficiile sale.
• Să instaleze și să configureze mediul de edge computing.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modelele AI pentru implementarea edge.
• Să implementeze soluții practice de inteligență artificială pe dispozitive de margine.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate în edge.
• Abordarea considerațiilor etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în securitate cibernetică de nivel avansat, inginerilor AI și dezvoltatorilor IoT care doresc să implementeze măsuri de securitate solide și strategii de reziliență pentru sistemele Edge AI.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
• Să implementeze tehnici de criptare și autentificare pentru protecția datelor.
• Să proiecteze arhitecturi Edge AI reziliente care pot rezista amenințărilor cibernetice.
• Să aplice strategii sigure de implementare a modelelor AI în medii periferice.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel mediu și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și al edge computing-ului pentru a permite eficiență, procesare în timp real și inovare în diverse industrii.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Să identifice cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Să diferențieze între arhitecturile și scenariile de implementare ale edge computing și cloud computing.
• Să implementeze soluții de edge computing pentru întreținerea predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în agrotehnică de nivel începător până la mediu, specialiștilor IoT și inginerilor AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru agricultura inteligentă.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul Edge AI în agricultura de precizie.
• Să implementeze sisteme de monitorizare a culturilor și a animalelor bazate pe IA.
• Să dezvolte soluții automatizate de irigare și de detectare a mediului.
• Să optimizeze eficiența agricolă prin utilizarea analizelor Edge AI în timp real.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de robotică de nivel mediu, dezvoltatorilor de vehicule autonome și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare de sisteme autonome.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă rolul și beneficiile Edge AI în sistemele autonome.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pentru procesarea în timp real pe dispozitive de margine.
• Să implementeze soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotică.
• Să proiecteze și să optimizeze sistemele de control utilizând Edge AI.
• Să abordeze considerațiile etice și de reglementare în aplicațiile autonome de inteligență artificială.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sistem și profesioniștilor din industrie care doresc să valorifice Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicarea sa în IoT.
• Să instaleze și să configureze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea datelor în timp real și luarea deciziilor în sistemele IoT.
• Integrarea Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Abordarea considerațiilor etice și a celor mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează managerilor de produs și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Edge Computing pentru a descentraliza gestionarea datelor în vederea unei performanțe mai rapide, valorificând dispozitivele inteligente situate în rețeaua sursă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și avantajele de bază ale Edge Computing.
• Să identifice cazurile de utilizare și exemplele în care Edge Computing poate fi aplicat.
• Să proiecteze și să construiască soluții Edge Computing pentru prelucrarea mai rapidă a datelor și reducerea costurilor operaționale.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning pentru a optimiza soluțiile IoT și edge computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în IoT și edge computing.
• Să implementeze modele Federated Learning pe dispozitive IoT pentru procesarea AI descentralizată.
• Să reducă latența și să îmbunătățească procesul decizional în timp real în mediile de edge computing.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de sisteme încorporate de nivel mediu și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze modele de învățare automată pe microcontrolere utilizând TensorFlow Lite și Edge Impulse.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile Edge AI.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiectele TinyML.
• Să instruiască, să optimizeze și să implementeze modele AI pe microcontrolere cu putere redusă.
• Utilizați TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor în Moldova, participanții vor învăța despre diferitele aspecte ale NB-IoT (cunoscut și ca LTE Cat NB1) pe măsură ce vor dezvolta și implementa o aplicație bazată pe NB-IoT.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să identifice diferitele componente ale NB-IoT și modul în care acestea se potrivesc pentru a forma un ecosistem.
• Să înțeleagă și să explice caracteristicile de securitate încorporate în dispozitivele NB-IoT.
• Să dezvolte o aplicație simplă pentru a urmări dispozitivele NB-IoT.

ThingsBoard este o platformă IoT open source care oferă gestionarea dispozitivelor, colectarea, procesarea și vizualizarea datelor pentru soluția dumneavoastră IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să integreze ThingsBoard în soluțiile lor IoT.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze ThingsBoard
• Să înțeleagă elementele de bază ale funcțiilor și arhitecturii ThingsBoard
• Să creeze aplicații IoT cu ThingsBoard
• Să integreze ThingsBoard cu Kafka pentru rutarea datelor telemetrice ale dispozitivelor
• Integrarea ThingsBoard cu Apache Spark pentru agregarea datelor de la mai multe dispozitive

Audiență

• Ingineri software
• Ingineri hardware
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de nivel începător și cercetătorilor de date care doresc să înțeleagă fundamentele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și semnificația sa.
• Să implementeze modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive periferice.
• Să optimizeze și să ajusteze modelele de învățare automată pentru un consum redus de energie.
• Să aplice TinyML pentru aplicații din lumea reală, cum ar fi recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliilor și procesarea audio.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.