Edge AI Trainingen in Utrecht

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is gericht op AI-onderzoekers, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten op gevorderd niveau die federated learning-technieken willen implementeren voor het trainen van AI-modellen op meerdere edge-apparaten, met behoud van gegevensprivacy.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en voordelen van federated learning in Edge AI te begrijpen.
• Federated learning-modellen te implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
• AI-training op gedistribueerde edge-apparaten te optimaliseren.
• Gegevensprivacy- en beveiligingsuitdagingen aan te pakken in federated learning.
• Gefedereerde leersystemen in real-world toepassingen te implementeren en te controleren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is bedoeld voor agritech-professionals van beginner tot gemiddeld niveau, IoT-specialisten en AI-engineers die oplossingen voor slimme landbouw willen ontwikkelen en implementeren.Edge AI.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van Edge AI in de precisielandbouw begrijpen.
• AI-gestuurde monitoringssystemen voor gewassen en vee implementeren.
• Geautomatiseerde irrigatie- en omgevingssensoroplossingen ontwikkelen.
• De landbouwefficiëntie optimaliseren met behulp van realtime Edge AI analytics.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is bedoeld voor beveiligingsprofessionals op het gevorderde niveau, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en veerkrachtstrategieën voor Edge AIsystemen willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Beveiligingsrisico's en kwetsbaarheden in Edge AI-implementaties te begrijpen.
• Versleutelings- en authenticatietechnieken te implementeren voor gegevensbescherming.
• Veerkrachtige Edge AI-architecturen te ontwerpen die bestand zijn tegen cyberbedreigingen.
• Veilige strategieën voor het implementeren van AI-modellen toe te passen in edge-omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor technologists in de detailhandel, AI-ontwikkelaars en bedrijfsanalisten van beginners tot intermediars die oplossingen voor slimme afrekensystemen, voorraadbeheer en gepersonaliseerde klantbetrokkenheid willen toepassen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Te begrijpen hoe Edge AI de detailhandel verbetert. operations en klantbeleving.
• AI-gestuurde slimme betaal- en betaalssystemen zonder kassa te implementeren.
• Het voorraadbeheer te optimaliseren met real-time tracking en analytics.
• Computer Vision en AI te gebruiken voor gepersonaliseerde in-store ervaringen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is gericht op telecomprofessionals van het intermediate niveau, AI-engineers en IoT-specialisten die willen verkennen hoe 5G netwerken Edge AI toepassingen versnellen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van 5G technologie en de impact ervan op Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen die zijn geoptimaliseerd voor low-latency toepassingen in 5G omgevingen te implementeren.
• Systemen voor real-time decision-making te implementeren met behulp van Edge AI en 5G connectiviteit.
• AI-werkbelastingen te optimaliseren voor een efficiënte prestaties op edge-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor embedded AI-ontwikkelaars en edge-computing-specialisten op intermediair niveau die lichtgewichtige AI-modellen willen optimaliseren en afstellen voor implementatie op apparaat met beperkte middelen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Voorgetrainde modellen selecteren en aanpassen die geschikt zijn voor edge-implementatie.
• Kwantisering, snoeien en andere compressietechnieken toepassen om de grootte en latentie van het model te verminderen.
• Modellen afstellen met behulp van transfer learning voor taakspecifieke prestaties.
• Geoptimaliseerde modellen implementeren op echte edge-hardwareplatforms.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op computer vision-ingenieurs van intermediate niveau tot gevorderd niveau, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals die computer vision-modellen voor realtime verwerking op randapparatuur willen implementeren en optimaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen op randapparatuur te implementeren voor realtime image en video-analyse.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestatie, energie-efficiëntie en low-latency inference.

This instructor-led, live training in Utrecht (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.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs van gemiddeld niveau tot gevorderd niveau, AI-ontwikkelaars en automatiseringsspecialisten die Edge AI willen implementeren voor robottoepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De rol van Edge AI in autonome systemen te begrijpen.
• AI-modellen op edge-apparaten te implementeren voor realtime robotica.
• De AI-prestaties te optimaliseren voor low-latency beslissingsvorming.
• Computervisie en sensorfusie te integreren voor robotautonomie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers op gevorderd niveau, embedded developers en hardware-ingenieurs die AI-modellen op apparaten met een laag stroomverbruik willen implementeren, terwijl ze de energieconsumptie tot een minimum willen beperken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De uitdagingen te begrijpen van het draaien van AI op energiezuinige apparaten.
• Neurale netwerken te optimaliseren voor low-power inference.
• Technieken voor quantization, pruning en modelcompressie te gebruiken.
• AI-modellen te implementeren op edge-hardware met minimaal energieverbruik.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars op intermediate niveau, embedded engineers en robotics engineers die AI-modellen willen optimaliseren en implementeren op NVIDIA Jetson-platforms voor edge-toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• de basisprincipes van edge AI en NVIDIA Jetson-hardware begrijpen.
• AI-modellen optimaliseren voor implementatie op edge-apparaten.
• TensorRT gebruiken voor het versnellen van deep learning-inferentie.
• AI-modellen implementeren met de JetPack SDK en ONNX Runtime.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars op gemiddeld niveau, machine learning-ingenieurs en systeemarchitecten die AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Krijg inzicht in de uitdagingen en vereisten van het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Pas modelcompressietechnieken toe om de grootte en complexiteit van AI-modellen te verminderen.
• Gebruik kwantiseringsmethoden om de modelefficiëntie op edge-hardware te verbeteren.
• Implementeer snoei- en andere optimalisatietechnieken om de prestaties van het model te verbeteren.
• Implementeer geoptimaliseerde AI-modellen op verschillende edge-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen die praktische vaardigheden willen opdoen bij het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van Edge AI en de voordelen ervan.
• Instellen en configureren van de edge computing-omgeving.
• Ontwikkel, train en optimaliseer AI-modellen voor edge-implementatie.
• Implementeer praktische AI-oplossingen op edge-apparaten.
• Evalueer en verbeter de prestaties van modellen die aan de rand zijn geïmplementeerd.
• Pak ethische en beveiligingsoverwegingen aan in Edge AI-toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor financiële professionals op gemiddeld niveau, fintech-ontwikkelaars en AI-specialisten die Edge AI-oplossingen in de financiële dienstverlening willen implementeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Edge AI in de financiële dienstverlening.
• Implementeer fraudedetectiesystemen met behulp van Edge AI.
• Verbeter de klantenservice door middel van AI-gestuurde oplossingen.
• Pas Edge AI toe voor risicobeheer en besluitvorming.
• Implementeer en beheer Edge AI-oplossingen in financiële omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor industrieel ingenieurs van gemiddeld niveau, productieprofessionals en AI-ontwikkelaars die Edge AI-oplossingen in industriële automatisering willen implementeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Edge AI in industriële automatisering.
• Implementeer oplossingen voor voorspellend onderhoud met behulp van Edge AI.
• Pas AI-technieken toe voor kwaliteitscontrole in productieprocessen.
• Optimaliseer industriële processen met behulp van Edge AI.
• Implementeer en beheer Edge AI-oplossingen in industriële omgevingen.

Edge AI is het inzetten van kunstmatige intelligentie-modellen rechtstreeks op apparaten en machines aan de rand van het netwerk, waardoor real-time besluitvorming met minimale latentie mogelijk wordt.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde professionals op het gebied van embedded en IoT, die AI-gestuurde logica en controle-systemen willen inzetten in productie-omgevingen waar snelheid, betrouwbaarheid en offline werking cruciaal zijn.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De architectuur en voordelen van edge AI-systemen te begrijpen.
• AI-modellen te bouwen en te optimaliseren voor inzet op embedded apparaten.
• Tools zoals TensorFlow Lite en OpenVINO te gebruiken voor inferentie met lage latentie.
• Edge-intelligentie te integreren met sensoren, actuators en industriële protocollen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, datawetenschappers en AI-beoefenaars die gebruik willen maken van TensorFlow Lite voor Edge AI-toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI.
• Ontwikkel en optimaliseer AI-modellen met behulp van TensorFlow Lite.
• Implementeer TensorFlow Lite-modellen op verschillende edge-apparaten.
• Gebruik tools en technieken voor modelconversie en -optimalisatie.
• Implementeer praktische Edge AI-toepassingen met behulp van TensorFlow Lite.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor stedenbouwkundigen van gemiddeld niveau, civiel ingenieurs en projectmanagers voor slimme steden die Edge AI willen gebruiken voor slimme stadsinitiatieven.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Edge AI in smart city-infrastructuren.
• Implementeer Edge AI-oplossingen voor verkeersbeheer en -bewaking.
• Optimaliseer stedelijke hulpbronnen met behulp van Edge AI-technologieën.
• Integreer Edge AI met bestaande smart city-systemen.
• Pak ethische en regelgevende overwegingen aan bij de implementatie van slimme steden.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals op gemiddeld niveau, systeembeheerders en onderzoekers op het gebied van AI-ethiek die Edge AI-oplossingen willen beveiligen en ethisch willen inzetten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Krijg inzicht in de beveiligings- en privacy-uitdagingen in Edge AI.
• Implementeer best practices voor het beveiligen van edge-apparaten en -gegevens.
• Ontwikkel strategieën om beveiligingsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
• Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van de regelgeving.
• Voer beveiligingsbeoordelingen en -audits uit voor Edge AI-toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs op gemiddeld niveau, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve autonome systeemoplossingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen voor real-time verwerking op edge-apparaten.
• Implementeer Edge AI-oplossingen in autonome voertuigen, drones en robotica.
• Ontwerp en optimaliseer besturingssystemen met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen bij autonome AI-toepassingen aanpakken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
• Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
• Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-beoefenaars, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Edge AI onder de knie willen krijgen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie en gespecialiseerde toepassingen in verschillende industrieën willen verkennen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Ontdek geavanceerde technieken op het gebied van de ontwikkeling en optimalisatie van Edge AI-modellen.
• Implementeer geavanceerde strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Gebruik gespecialiseerde tools en frameworks voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
• Optimaliseer de prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen.
• Ontdek innovatieve gebruiksscenario's en opkomende trends op het gebied van Edge AI.
• Pak geavanceerde ethische en beveiligingsoverwegingen aan bij Edge AI-implementaties.

Het Huawei Ascend CANN toolkit maakt krachtige AI-inferentie mogelijk op randapparaten zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen waar berekenings- en geheugenbeperkingen bestaan.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op AI-ontwikkelaars en integrators op intermiddelair niveau die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van de CANN toolchain.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-modellen voorbereiden en converteren voor Ascend 310 met behulp van CANN hulpmiddelen.
• Lichtgewicht inferentie-pijplijnen bouwen met MindSpore Lite en AscendCL.
• De prestaties van modellen optimaliseren voor beperkte berekenings- en geheugenomgevingen.
• AI-toepassingen implementeren en monitoren in echte randgebruiksgevallen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en demonstratie.
• Handen-aan-praktijkwerk met rand-specifieke modellen en scenario's.
• Leefde implementatievoorbeelden op virtuele of fysieke randhardware.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
• Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
• Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
• Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
• Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is bedoeld voor IoT-ontwikkelaars op intermediate niveau, embedded engineers en AI-practitioners die TinyML willen implementeren voor predictive maintenance, anomaly detection en smart sensor-applicaties.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De basisprincipes van TinyML en de toepassingen ervan in IoT te begrijpen.
• Een TinyML ontwikkelomgeving voor IoT-projecten in te stellen.
• ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren op low-power microcontrollers.
• Voorspellend onderhoud en anomaliedetectie te implementeren met behulp van TinyML.
• TinyML modellen te optimaliseren voor een efficiënt energie- en geheugengebruik.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief installatie en implementatie.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de fundamentele concepten van Edge AI.
• Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
• Ontwikkel, train en optimaliseer Edge AI-modellen.
• Implementeer en beheer Edge AI-toepassingen.
• Integreer Edge AI met bestaande systemen en workflows.
• Behandel ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI.

Deze instructor-led, live training in Utrecht (online of onsite) is gericht op embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediate niveau die machine learning-modellen willen implementeren op microcontrollers met behulp van TensorFlow Lite en Edge Impulse.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van TinyML en de voordelen ervan voor edge AI-toepassingen te begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving in te stellen voor TinyML projecten.
• AI-modellen te trainen, optimaliseren en implementeren op energiezuinige microcontrollers.
• TensorFlow Lite en Edge Impulse te gebruiken om real-world TinyML toepassingen te implementeren.
• AI-modellen te optimaliseren op het gebied van energie-efficiëntie en geheugenbeperkingen.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) zijn gespecialiseerde AI-chips geoptimaliseerd voor inferentie en training in edge- en datacenterscenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars op intermediair niveau die AI-modellen willen bouwen en implementeren met behulp van het BANGPy-framework en de Neuware SDK op Cambricon MLU-hardware.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De BANGPy- en Neuware-ontwikkelomgevingen te installeren en configureren.
• Python- en C++-gebaseerde modellen te ontwikkelen en te optimaliseren voor Cambricon MLUs.
• Modellen te implementeren op edge- en datacenterapparaten die de Neuware-runtime uitvoeren.
• ML-workflows te integreren met MLU-specifieke versnellingseigenschappen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Handmatige gebruik van BANGPy en Neuware voor ontwikkeling en implementatie.
• Geleide oefeningen gericht op optimalisatie, integratie en testen.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw Cambricon-apparaatmodel of gebruiksscenario, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en de inleidende toepassingen ervan willen begrijpen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisconcepten en architectuur van Edge AI.
• Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
• Ontwikkel en implementeer eenvoudige Edge AI-toepassingen.
• Identificeer en begrijp de gebruiksscenario's en voordelen van Edge AI.