Edge AI oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatók, adattudósok és biztonsági szakemberek számára készült, akik szeretnék megvalósítani a federated learning technikákat AI modellek képzésére több edge eszközön keresztül, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a federated learning alapelveit és előnyeit az Edge AI-ban.
• Federated learning modelleket implementálni a TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálni az AI-képzést elosztott edge eszközökön.
• Kezelni az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat a federated learningben.
• Üzembe helyezni és monitorozni federated learning rendszereket valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű agritech szakemberek, IoT szakértők és AI mérnökök számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének fejleszteni és üzembe helyezni az okos gazdálkodás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• AI-alapú növényzet- és állatállomány-monitorozó rendszerek megvalósítása.
• Automatizált öntözési és környezeti érzékelési megoldások fejlesztése.
• Mezőgazdasági hatékonyság optimalizálása valós idejű Edge AI elemzések segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű informatikai biztonsági szakemberek, AI mérnökök és IoT fejlesztők számára készült, akik robusztus biztonsági intézkedéseket és rugalmassági stratégiákat szeretnének implementálni Edge AI rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a biztonsági kockázatokat és sebezhetőségeket az Edge AI telepítésekben.
• Titkosítási és hitelesítési technikák implementálása az adatvédelem érdekében.
• Rugalmas Edge AI architektúrák tervezése, amelyek ellenállnak a kiberfenyegetéseknek.
• Biztonságos AI modell telepítési stratégiák alkalmazása edge környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű kereskedelmi technológusok, AI fejlesztők és üzleti elemzők számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének alkalmazni intelligens pénztárrendszerek, készletgazdálkodás és személyre szabott ügyfélkapcsolat területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan javítja az Edge AI a kereskedelmi műveleteket és az ügyfélélményt.
• AI-alapú intelligens pénztár és pénztár nélküli fizetési rendszerek implementálása.
• Készletgazdálkodás optimalizálása valós idejű nyomon követéssel és elemzésekkel.
• Számítógépes látás és AI felhasználása személyre szabott üzleti élményekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, AI mérnököknek és IoT szakértőknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok az Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-ra.
• Alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált AI modellek üzembe helyezése 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozatali rendszerek implementálása Edge AI és 5G kapcsolat segítségével.
• AI munkaterhelések optimalizálása a hatékony teljesítmény érdekében edge eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott AI fejlesztőknek és edge computing szakembereknek szól, akik szeretnék finomhangolni és optimalizálni a könnyűsúlyú AI modelleket erőforráskorlátozott eszközökön történő telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kiválasztani és adaptálni előre betanított modelleket, amelyek alkalmasak edge telepítésre.
• Alkalmazni kvantálást, nyesést és egyéb tömörítési technikákat a modell méretének és késleltetésének csökkentésére.
• Finomhangolni modelleket átviteli tanulás segítségével feladatspecifikus teljesítmény érdekében.
• Optimalizált modelleket telepíteni valós edge hardver platformokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű számítógépes látás mérnökök, AI fejlesztők és IoT szakemberek számára készült, akik szeretnék implementálni és optimalizálni a számítógépes látás modelleket valós idejű feldolgozásra peremhálózati eszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Optimalizált mélytanulási modellek üzembe helyezése peremhálózati eszközökön valós idejű kép- és videóelemzéshez.
• Használni olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, az OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modellek üzembe helyezéséhez.
• AI modellek optimalizálása teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű következtetés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei, IoT fejlesztők és AI kutatók számára készült, akik TinyML technikákat szeretnének alkalmazni mesterséges intelligencia által hajtott alkalmazásokban energiahatékony hardvereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML és a peremhálózati mesterséges intelligencia alapjait.
• Könnyű súlyú AI modellek üzembe helyezése mikrovezérlőkön.
• AI következtetés optimalizálása alacsony energiafogyasztás érdekében.
• A TinyML integrálása valós IoT alkalmazásokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű robotikamérnökök, AI-fejlesztők és automatizálási szakemberek számára készült, akik az Edge AI-t szeretnék alkalmazni robotikai alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az autonóm rendszerekben.
• AI-modellek üzembe helyezése perem eszközökön valós idejű robotikához.
• AI-teljesítmény optimalizálása alacsony késleltetésű döntéshozatal érdekében.
• Számítógépes látás és érzékelőfúzió integrálása a robotikus autonómiához.

Ez a gyakorlatias kurzus az Magyarország teruletril vezetjenon az agens AI telepiteset a korlatozott erforrasokkal rendelkezo eszokeken. Tanulja meg, hogyan lehet enyhe agenseket epiteni, optimalizalni es kezelni helyi logikai feldolgozashoz, Pythonnal, TensorFlow Lite-val es PyTorch Mobile-lal, javitva a sebesseget, a privaciat es a megbizhatoseget.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI mérnökök, beágyazott fejlesztők és hardvermérnökök számára készült, akik AI-modelleket szeretnének implementálni alacsony fogyasztású eszközökön, miközben minimalizálják az energiafogyasztást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI energiahatékony eszközökön történő futtatásának kihívásait.
• Neurális hálózatok optimalizálása alacsony fogyasztású következtetésekhez.
• Kvantálás, metszés és modelltömörítési technikák alkalmazása.
• AI-modellek üzembe helyezése peremhálózati hardvereken minimális energiafogyasztással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI fejlesztők, beágyazott rendszerek mérnökei és robotikai mérnökök számára készült, akik szeretnék optimalizálni és üzembe helyezni AI modelleket NVIDIA Jetson platformokon peremhálózati alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a peremhálózati AI és az NVIDIA Jetson hardver alapjait.
• AI modellek optimalizálása peremhálózati eszközökön történő üzembe helyezéshez.
• TensorRT használata a mélytanulási következtetések gyorsításához.
• AI modellek üzembe helyezése JetPack SDK és ONNX Runtime segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű AI fejlesztők, gépi tanulási mérnökök és rendszerarchitektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni AI modeljeiket peremhálózati telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI modellek peremhálózati eszközökön történő telepítésének kihívásait és követelményeit.
• Modelltömörítési technikák alkalmazása az AI modellek méretének és komplexitásának csökkentésére.
• Kvantálási módszerek használata a modell hatékonyságának növelésére peremhálózati hardveren.
• Metszés és egyéb optimalizációs technikák implementálása a modell teljesítményének javítására.
• Optimalizált AI modellek telepítése különböző peremhálózati eszközökre.

Ez a trénere vezette, élő tanítás Magyarország témakörben (online vagy helyszíni) középhaladó fejlesztőket, adattudósokat és technológiai érdeklődőket céloz meg, akik gyakorlati készségeket szereznek az AI-modellek edge-eszközökön telepítéséhez különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők a következőket fogják tudni:

• Az Edge AI elveinek és előnyének megértése.
• Az edge-számítási környezet beállítása és konfigurálása.
• AI-modellek fejlesztése, edzése és optimalizálása edge-deploymenthoz.
• Gyakorlati AI-megoldások implementálása edge-eszközökön.
• Az edge-en futó modellek teljesítményének kiértékelése és javítása.
• Etikai és biztonsági szempontok kezelése az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek, fintech fejlesztőknek és AI szakértőknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének bevezetni a pénzügyi szolgáltatásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Csalásfelismerő rendszerek implementálása Edge AI segítségével.
• Ügyfélszolgálat fejlesztése AI-alapú megoldásokkal.
• Edge AI alkalmazása kockázatkezelésre és döntéshozatalra.
• Edge AI megoldások üzembe helyezése és kezelése pénzügyi környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű ipari mérnökök, gyártási szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének implementálni az ipari automatizációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az ipari automatizációban.
• Prediktív karbantartási megoldásokat implementálni az Edge AI segítségével.
• AI technikákat alkalmazni a gyártási folyamatok minőségellenőrzésében.
• Ipari folyamatokat optimalizálni az Edge AI segítségével.
• Edge AI megoldásokat telepíteni és kezelni ipari környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek, adattudósoknak és AI szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite előnyeit Edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ban.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modellek üzembe helyezése különböző edge eszközökön.
• Eszközök és technikák használata modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz.
• Gyakorlati Edge AI alkalmazások implementálása TensorFlow Lite segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű várostervezők, építészmérnökök és okosvárosi projektmenedzserek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI lehetőségeit okosvárosi kezdeményezésekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az okosvárosi infrastruktúrákban.
• Edge AI megoldások implementálása forgalomirányítás és felügyelet területén.
• Városi erőforrások optimalizálása Edge AI technológiák segítségével.
• Edge AI integrálása meglévő okosvárosi rendszerekbe.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az okosvárosi telepítések során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű informatikai biztonsági szakemberek, rendszergazdák és AI etikai kutatók számára készült, akik biztonságos és etikus módon szeretnék üzembe helyezni az Edge AI megoldásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI-ban felmerülő biztonsági és adatvédelmi kihívásokat.
• Megvalósítani az edge eszközök és adatok biztonságossá tételének legjobb gyakorlatait.
• Stratégiákat kidolgozni az Edge AI üzembe helyezésének biztonsági kockázatainak csökkentésére.
• Etikai megfontolásokkal foglalkozni és a szabályozásoknak való megfelelést biztosítani.
• Biztonsági felméréseket és auditokat végezni Edge AI alkalmazásokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű robotikai mérnökök, autonóm járműfejlesztők és AI kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI előnyeit innovatív autonóm rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
• AI modellek fejlesztése és telepítése valós idejű feldolgozáshoz edge eszközökön.
• Edge AI megoldások implementálása autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
• Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az autonóm AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez a(z) Magyarország kategóriában kínált, 21 órás képzés segíti az IT-architektokat a következő generációs elosztott rendszerek tervezésében. Fedezze fel a 6G-t, az edge-számítást és az AI integrációját az alacsony késleltetésű, méretezhető infrastruktúrák érdekében. Szerzzon gyakorlati készségeket a biztonságos, ellenálló és intelligens edge-architektúrákhoz, hogy megfeleljen a jövőbeli üzleti igényeknek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI szakembereknek, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik elsajátítani kívánják az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni szeretnék AI modelljeiket edge eszközökre történő üzembehelyezéshez, és felfedezni szeretnék a különböző iparágakban elérhető speciális alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felfedezni a fejlett technikákat az Edge AI modellfejlesztésben és optimalizálásban.
• Megvalósítani legújabb stratégiákat AI modellek edge eszközökre történő üzembehelyezéséhez.
• Használni speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI alkalmazásokhoz.
• Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
• Felfedezni innovatív használati eseteket és új trendeket az Edge AI területén.
• Kezelni a fejlett etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI üzembehelyezésekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű IoT fejlesztők, beágyazott rendszerek mérnökei és AI szakemberek számára készült, akik a TinyML-t szeretnék alkalmazni prediktív karbantartás, anomália detektálás és intelligens érzékelő alkalmazások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak IoT-beli alkalmazásait.
• TinyML fejlesztői környezet beállítása IoT projektekhez.
• Gépi tanulási modellek fejlesztése és üzembe helyezése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• Prediktív karbantartás és anomália detektálás implementálása TinyML segítségével.
• TinyML modellek optimalizálása hatékony energia- és memóriahasználat érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és IT szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az Edge AI-ról az elmélettől a gyakorlati megvalósításig, beleértve a beállítást és az üzembe helyezést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmait.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Edge AI modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása.
• Edge AI alkalmazások üzembe helyezése és kezelése.
• Edge AI integrálása meglévő rendszerekbe és munkafolyamatokba.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások az Edge AI megvalósításában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei és AI fejlesztők számára készült, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak előnyeit a peremhálózati AI alkalmazásokban.
• Fejlesztői környezet beállítása TinyML projektekhez.
• AI modellek betanítása, optimalizálása és telepítése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkre.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használata valós TinyML alkalmazások megvalósításához.
• AI modellek optimalizálása energiahatékonyság és memóriamegszorítások szempontjából.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára készült, akik szeretnének megismerni az Edge AI alapjait és bevezető alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapfogalmait és architektúráját.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Egyszerű Edge AI alkalmazások fejlesztése és üzembe helyezése.
• Az Edge AI használati eseteinek és előnyeinek azonosítása és megértése.