Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices Training Cursus
Low-power AI richt zich op het optimaliseren van AI-modellen om efficiënt te draaien op apparaten aan de rand die beperkt zijn in middelen en op batterijen werken.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ingenieurs op gevorderd niveau, embedded ontwikkelaars en hardware-ingenieurs die AI-modellen op laagvermogen-apparaten willen implementeren, terwijl ze de energieverbruik minimaliseren.
Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat 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 randhardware met een minimaal energieverbruik.
Format van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Hands-on implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
Cursusaanbod
Introductie tot Low-Power AI
- Overzicht van AI in embedded systems
- Uitdagingen bij de implementatie van AI op low-power apparaten
- Energiezuinige AI-toepassingen
Modeloptimalisatietechnieken
- Quantisatie en de impact ervan op de prestaties
- Prunen en gewicht delen
- Kennisdestillatie voor modelsimplificatie
AI-modellen implementeren op Low-Power-hardware
- Gebruik van TensorFlow Lite en ONNX Runtime voor edge AI
- AI-modellen optimaliseren met NVIDIA TensorRT
- Hardware-acceleratie met Coral TPU en Jetson Nano
Het verlagen van het stroomverbruik in AI-toepassingen
- Stroomprofilering en efficiëntiemetrics
- Low-power computing-architecturen
- Dynamische spanningsschaling en adaptieve inferentietechnieken
Case studies en toepassingen in de echte wereld
- AI-aangedreven batterijgevoede IoT-apparaten
- Low-power AI voor gezondheidszorg en wearables
- Smart city- en milieu-monitoringtoepassingen
best practices en toekomstige trends
- Edge AI optimaliseren voor duurzaamheid
- Vorderingen in energiezuinige AI-hardware
- Toekomstige ontwikkelingen in low-power AI-onderzoek
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Een begrip van deep learning-modellen
- Ervaring met embedded systems of AI-implementatie
- Basiskennis van modeloptimalisatietechnieken
Doelgroep
- AI-ingenieurs
- Ingebedde ontwikkelaars
- Hardware-ingenieurs
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices Training Cursus - Booking
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices Training Cursus - Enquiry
Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Advanced Edge AI Techniques
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Building AI Solutions on the Edge
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI in Autonomous Systems
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI for Financial Services
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Edge AI for Healthcare
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Edge AI in Industrial Automation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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 for IoT Applications
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 UrenDeze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (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.