5G og Edge AI: Aktivere applikasjoner med ultralav latentid Treningskurs

6G og den intelligente kanten er et fremtidsrettet kurs som utforsker integreringen av 6G-wireless-teknologier med edge computing, IoT-økosystemer og AI-drevet dataanalyse for å støtte intelligente, lav-latens- og anpasselige infrastrukturer.

Dette instruktørledede, live-kurs (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå IT-arkitekter som ønsker å forstå og designe neste generasjon distribuerte arkitekturer ved å utnytte synergien mellom 6G-kobling og intelligente edge-systemer.

Ettersom deltakerne har fullført dette kurset, vil de kunne:

• Forstå hvordan 6G vil transformere edge computing og IoT-arkitekturer.
• Designe distribuerte systemer for ultralav latens, høy båndbredde og autonome operasjoner.
• Integrasjon av AI og dataanalyse på edge for intelligent beslutningsprosessering.
• Planlegge skalbare, sikre og motstandsdykte 6G-klare edge-infrastrukturer.
• Vurdere nærings- og operasjonsmodeller som er mulig med 6G-edge-konvergens.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Case studies og anvendte arkitekturdesignøvelser.
• Hånd-on-simulering med valgfrie edge- eller containerverktøy.

Kursanpassningsalternativer

• For å be om anpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Denne instruktørledede, live opplæringskurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-praktikere, forskere og utviklere som ønsker å mestre de siste fremskrittene innen Edge AI, optimalisere sine AI-modeller for edge-deployering, og utforske spesialiserte applikasjoner innen forskjellige industrier.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforske avanserte teknikker innen Edge AI-modellutvikling og optimalisering.
• Implementere fremskrittelige strategier for å deployere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruke spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimalisere ytelse og effektivitet i Edge AI-løsninger.
• Utforske innovative bruksområder og fremvoksende trender innen Edge AI.
• Håndtere avanserte etiske og sikkerhetshensyn i Edge AI-deployeringer.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, datasientister og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på kant-enheter for ulike applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene for Edge AI og dens fordeler.
• Opprette og konfigurere kant-datamiljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for kant-distribusjon.
• Implementere praktiske AI-løsninger på kant-enheter.
• Vurdere og forbedre ytelsen til kant-distribuerte modeller.
• Ta hensyn til etiske og sikkerhetsaspekter i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørlede, direkte opplæringskurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte cybersecurity-profesjonelle, AI-ingeniører og IoT-utviklere som ønsker å implementere robuste sikkerhetsforanstaltninger og resiliensstrategier for Edge AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Edge AI-implementeringer.
• Implementere kryptering og autentiseringsteknikker for datasikkerhet.
• Utforme robuste Edge AI-arkitekturer som kan tåle cybertrusler.
• Bruke sikre AI-modell implementeringsstrategier i edge-miljøer.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) er spesialiserte AI-kretser som er optimalisert for inferens og opplæring i edge- og datasenter-scenarier.

Denne instruktørlede, live-undervisningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å bygge og distribuere AI-modeller ved bruk av BANGPy-rammeverket og Neuware SDK på Cambricon MLU-hardware.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere BANGPy- og Neuware-utviklingsmiljøene.
• Utvikle og optimalisere Python- og C++-baserte modeller for Cambricon MLUs.
• Distribuere modeller til edge- og datasenter-enheter som kjører Neuware-runtime.
• Integere ML-arbeidsflyter med MLU-spesifikke akselerasjonsfunksjoner.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on bruk av BANGPy og Neuware for utvikling og distribuering.
• Veiledede øvelser som fokuserer på optimalisering, integrering og testing.

Kursets tilpassingsmuligheter

• For å bestille en tilpasset opplæring for dette kurset basert på din Cambricon-enhetsmodell eller bruksområde, kontakt oss for å avtale.

Huaweis Ascend CANN-verktøykasse muliggjør kraftig AI-inferens på edge-enheter som Ascend 310. CANN gir essensielle verktøy for å kompilere, optimere og deploye modeller der beregningskraft og minne er begrenset.

Denne instruktørlede live-treningen (online eller på sted) er rettet mot AI-utviklere og integratorer på mellomnivå som ønsker å deploye og optimere modeller på Ascend-edge-enheter ved hjelp av CANN-verktøykjeden.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forberede og konvertere AI-modeller for Ascend 310 ved hjelp av CANN-verktøy.
• Bygge lette inferens-pipelines ved hjelp av MindSpore Lite og AscendCL.
• Optimerer modellytelse for begrensede beregnings- og minne-miljøer.
• Deployere og overvåke AI-applikasjoner i virkelige edge-brukstilfeller.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og demonstrasjon.
• Hånds-på-laboratorium med edge-spesifikke modeller og scenarier.
• Live-deployereksempler på virtuell eller fysisk edge-hardware.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot agritekprofesjoneller, IoT-spesialister og AI-ingeniører på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å utvikle og implementere Edge AI-løsninger for smart jordbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i presisjon jordbruk.
• Implementere AI-drevne avlingsovervåknings- og dyreovervåkningsystemer.
• Utvikle automatiserte vanning- og miljøsensingsløsninger.
• Optimalisere jordbrukseffektivitet ved bruk av Edge AI-analytikk i sanntid.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå robotikkingeniører, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative løsninger på autonome systemer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuere AI-modeller for sanstidsbehandling på edge-enheter.
• Implementere Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Utforme og optimalisere styringssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i autonome AI-applikasjoner.

Dette instruktørledede, live-training (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere og IT-profesjonelle som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra begrep til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende konsepter i Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuere og administrere Edge AI-applikasjoner.
• Integrere Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Behandle etiske overveielser og beste praksis ved implementering av Edge AI.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte nivå-ingeniører innen datamaskinviten, AI-utviklere og IoT-profesjonelle som ønsker å implementere og optimalisere datamaskinviten-modeller for sanstidsprosessering på edge-enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelser i datamaskinviten.
• Innstille optimaliserte dyplearning-modeller på edge-enheter for sanstidsbilde- og videoanalyse.
• Bruke rammeverk som TensorFlow Lite, OpenVINO og NVIDIA Jetson SDK for modellinnstilling.
• Optimalisere AI-modeller for ytelse, strømspareffektivitet og lav-latens-inferens.

Denne instruktørledede, live trening i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå finansfagfolk, fintech-utviklere og AI-specialister som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i finansielle tjenester.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i finansielle tjenester.
• Implementere svindeldeteksjonssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Forbedre kundeservice gjennom AI-drevne løsninger.
• Bruke Edge AI for risikohåndtering og beslutningstaking.
• Utplassere og administrere Edge AI-løsninger i finansielle miljøer.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsefagsfolk, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsevesen-løsninger.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelen med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og implementere AI-modeller på edge-enheter for helsevesen-applikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i barneledd og diagnostiske verktøy.
• Designe og implementere pasientoversiktssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overvegelser i helsevesen-AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot industriingeniører, produksjonsprofesjonelle og AI-utviklere med mellomnivå-kompetanse som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i industriell automatisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå rollen til Edge AI i industriell automatisering.
• Implementere løsninger for forutseende vedlikehold ved bruk av Edge AI.
• Anvende AI-teknikker for kvalitetskontroll i produksjonsprosesser.
• Optimalisere industrielle prosesser ved bruk av Edge AI.
• Utplassere og administrere Edge AI-løsninger i industrielle miljøer.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, systemarkitekter og fagfolk innen industri som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligent datahåndtering og analysekapabiliteter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelse i IoT.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuere AI-modeller på Edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids datahåndtering og beslutningsprosesser i IoT-systemer.
• Integtere Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Behandle etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Edge AI er utplassering av kunstig intelligensmodeller direkte på enheter og maskiner i nettverkets kant, og gjør det mulig med reeltidsbeslutninger med minimal forsinkelse.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte embedded- og IoT-profesjonelle som ønsker å utplassere AI-styrte logikk- og styringssystemer i produksjonsmiljøer hvor hastighet, pålitelighet og offlinedrift er kritisk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og fordelene ved kant-ai-systemer.
• Bygge og optimalisere AI-modeller for utplassering på embedded-enheter.
• Bruke verktøy som TensorFlow Lite og OpenVINO for lavlatensinferens.
• Integrere kantintelligens med sensorer, aktuatorer og industrielle protokoller.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on-implementering i et levende laboratorie-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.