Edge AI Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, dataforskere og sikkerhetsspesialister som ønsker å implementere forente læringsteknikker for å trene AI-modeller på tvers av flere kantenheter, samtidig som datavernet bevares.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med forent læring i Edge AI.
• Implementer fødererte læringsmodeller ved å bruke TensorFlow Federated og PyTorch.
• Optimaliser AI-trening på tvers av distribuerte edge-enheter.
• Ta tak i datapersonvern og sikkerhetsutfordringer i forent læring.
• Distribuer og overvåk forente læringssystemer i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot agritech-fagfolk på nybegynnernivå til middels, IoT-spesialister og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og distribuere Edge AI løsninger for smart landbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i presisjonslandbruk.
• Implementer AI-drevne avlings- og husdyrovervåkingssystemer.
• Utvikle automatiserte vannings- og miljøsensorløsninger.
• Optimaliser jordbrukseffektiviteten ved å bruke sanntidsanalyse Edge AI.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle cybersikkerhetseksperter på avansert nivå, AI-ingeniører og IoT-utviklere som ønsker å implementere robuste sikkerhetstiltak og robusthetsstrategier for Edge AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Edge AI distribusjoner.
• Implementer kryptering og autentiseringsteknikker for databeskyttelse.
• Design spenstige Edge AI arkitekturer som kan motstå cybertrusler.
• Bruk sikre AI-modellimplementeringsstrategier i edge-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot detaljhandelsteknologer på nybegynnernivå til mellomnivå, AI-utviklere og forretningsanalytikere som ønsker å bruke Edge AI løsninger for smarte betalingssystemer, lagerstyring og personlig kundeengasjement.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan Edge AI forbedrer detaljhandelen og kundeopplevelsen.
• Implementer AI-drevne smarte betalingssystemer og betalingssystemer uten kasse.
• Optimaliser lagerstyring med sanntidssporing og analyser.
• Bruk datasyn og AI for personlig tilpassede butikkopplevelser.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot telekomfagfolk på middels nivå, AI-ingeniører og IoT-spesialister som ønsker å utforske hvordan 5G nettverk akselererer Edge AI applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Distribuer AI-modeller optimalisert for applikasjoner med lav latens i 5G miljøer.
• Implementer sanntids beslutningstakingssystemer ved å bruke Edge AI og 5G tilkobling.
• Optimaliser AI-arbeidsbelastninger for effektiv ytelse på avanserte enheter.

Denne instruktørledede, live-opplæring i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere av innbydde AI-løsninger og spesialister i kantdatabehandling som ønsker å finjustere og optimalisere lette AI-modeller for utplassering på ressursbegrensede enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Velge og tilpasse forhåndstrente modeller som er egnet for kantutplassering.
• Bruke kvantisering, beskjæring og andre komprimeringsmetoder for å redusere modellstørrelse og forsinkelse.
• Finjustere modeller ved hjelp av overføringslæring for oppgave-spesifikk ytelse.
• Utplassere optimaliserte modeller på virkelige kanthardwareplattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot datasynsingeniører på middels til avansert nivå, AI-utviklere og IoT-fagfolk som ønsker å implementere og optimalisere datasynsmodeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dets applikasjoner i datasyn.
• Implementer optimaliserte dyplæringsmodeller på edge-enheter for bilde- og videoanalyse i sanntid.
• Bruk rammeverk som TensorFlow Lite, OpenVINO og NVIDIA Jetson SDK for modelldistribusjon.
• Optimaliser AI-modeller for ytelse, strømeffektivitet og slutning med lav latens.

This instructor-led, live training in Oslo (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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels til avansert nivå, AI-utviklere og automasjonsspesialister som ønsker å implementere Edge AI for robotapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i autonome systemer.
• Distribuer AI-modeller på avanserte enheter for sanntidsrobotikk.
• Optimaliser AI-ytelsen for beslutningstaking med lav latens.
• Integrer datasyn og sensorfusjon for robotautonomi.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører på avansert nivå, innebygde utviklere og maskinvareingeniører som ønsker å implementere AI-modeller på enheter med lav effekt og samtidig minimere energiforbruket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med å kjøre AI på energieffektive enheter.
• Optimaliser nevrale nettverk for inferens med lav effekt.
• Bruk teknikker for kvantisering, beskjæring og modellkomprimering.
• Distribuer AI-modeller på kantmaskinvare med minimalt strømforbruk.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på mellomnivå, innebygde ingeniører og robotingeniører som ønsker å optimalisere og distribuere AI-modeller på NVIDIA Jetson-plattformer for avanserte applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om edge AI og NVIDIA Jetson-maskinvare.
• Optimaliser AI-modeller for distribusjon på edge-enheter.
• Bruk TensorRT for å akselerere dyp læringsslutning.
• Distribuer AI-modeller ved å bruke JetPack SDK og ONNX Runtime.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på mellomnivå, maskinlæringsingeniører og systemarkitekter som ønsker å optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene og kravene ved å distribuere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruk modellkomprimeringsteknikker for å redusere størrelsen og kompleksiteten til AI-modeller.
• Bruk kvantiseringsmetoder for å forbedre modelleffektiviteten på kantmaskinvare.
• Implementer beskjæring og andre optimaliseringsteknikker for å forbedre modellens ytelse.
• Distribuer optimaliserte AI-modeller på ulike edge-enheter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på avanserte enheter for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå, fintech-utviklere og AI-spesialister som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i finansielle tjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i finansielle tjenester.
• Implementer svindeldeteksjonssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Forbedre kundeservicen gjennom AI-drevne løsninger.
• Bruk Edge AI for risikostyring og beslutningstaking.
• Distribuer og administrer Edge AI-løsninger i finansielle miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot industrielle ingeniører på middels nivå, produksjonsfagfolk og AI-utviklere som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i industriell automasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i industriell automasjon.
• Implementer prediktive vedlikeholdsløsninger ved hjelp av Edge AI.
• Bruk AI-teknikker for kvalitetskontroll i produksjonsprosesser.
• Optimaliser industrielle prosesser ved hjelp av Edge AI.
• Distribuer og administrer Edge AI-løsninger i industrielle miljøer.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

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

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og AI-utøvere som ønsker å utnytte TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikle og optimalisere AI-modeller ved å bruke TensorFlow Lite.
• Distribuer TensorFlow Lite-modeller på ulike edge-enheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og -optimalisering.
• Implementer praktiske Edge AI-applikasjoner ved å bruke TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot byplanleggere på middels nivå, sivilingeniører og prosjektledere for smartbyer som ønsker å utnytte Edge AI for smartbyinitiativer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i smarte byinfrastrukturer.
• Implementer Edge AI-løsninger for trafikkstyring og overvåking.
• Optimaliser urbane ressurser ved å bruke Edge AI-teknologier.
• Integrer Edge AI med eksisterende smartbysystemer.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn ved implementering av smarte byer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot cybersikkerhetsfagfolk på middels nivå, systemadministratorer og AI-etikkforskere som ønsker å sikre og etisk distribuere Edge AI-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhets- og personvernutfordringene i Edge AI.
• Implementer beste fremgangsmåter for å sikre edge-enheter og data.
• Utvikle strategier for å redusere sikkerhetsrisikoer i Edge AI-distribusjoner.
• Ta tak i etiske hensyn og sikre etterlevelse av regelverk.
• Gjennomfør sikkerhetsvurderinger og revisjoner for Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels nivå, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative autonome systemløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuer AI-modeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.
• Implementer Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Design og optimaliser kontrollsystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i autonome AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på middels nivå, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsetjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på avanserte enheter for helseapplikasjoner.
• Implementer Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnoseverktøy.
• Design og distribuer pasientovervåkingssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i AI-applikasjoner for helsetjenester.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.

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

• Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
• Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
• Optimize model performance for limited compute and memory environments.
• Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
• Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot IoT-utviklere på middels nivå, innebygde ingeniører og AI-utøvere som ønsker å implementere TinyML for prediktivt vedlikehold, avviksdeteksjon og smarte sensorapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TinyML og dets applikasjoner i IoT.
• Sett opp et TinyML utviklingsmiljø for IoT-prosjekter.
• Utvikle og distribuer ML-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Implementer prediktivt vedlikehold og oppdagelse av anomalier ved å bruke TinyML.
• Optimaliser TinyML-modeller for effektiv strøm- og minnebruk.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og IT-fagfolk som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra konsept til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuer og administrer Edge AI-applikasjoner.
• Integrer Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI-implementering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot embedded-systemingeniører på mellomnivå og AI-utviklere som ønsker å distribuere maskinlæringsmodeller på mikrokontrollere ved hjelp av TensorFlow Lite og Edge Impulse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dets fordeler for avanserte AI-applikasjoner.
• Sett opp et utviklingsmiljø for TinyML prosjekter.
• Tren, optimaliser og distribuer AI-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Bruk TensorFlow Lite og Edge Impulse til å implementere virkelige TinyML-applikasjoner.
• Optimaliser AI-modeller for strømeffektivitet og minnebegrensninger.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå og IT-fagfolk som ønsker å forstå det grunnleggende om Edge AI og dens introduksjonsapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuer enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifiser og forstå brukstilfellene og fordelene med Edge AI.