台北現場Edge AI培訓

本課程爲講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向高級AI研究員、數據科學家和安全專家，旨在幫助他們實現在多個邊緣設備上訓練AI模型的同時，保護數據隱私的Federated Learning技術。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Federated Learning在Edge AI中的原理和優勢。
• 使用TensorFlow Federated和PyTorch實現Federated Learning模型。
• 優化跨分佈式邊緣設備的AI訓練。
• 解決Federated Learning中的數據隱私和安全挑戰。
• 在實際應用中部署和監控Federated Learning系統。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向希望爲智慧農業開發和部署Edge AI解決方案的初級到中級農業科技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI在精準農業中的作用。
• 實施AI驅動的作物和牲畜監測系統。
• 開發自動灌溉和環境感知解決方案。
• 使用即時Edge AI分析優化農業效率。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向高級網絡安全專業人士、AI工程師和物聯網開發者，旨在幫助他們爲Edge AI系統實施強大的安全措施和彈性策略。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI部署中的安全風險和漏洞。
• 實施加密和認證技術以保護數據。
• 設計能夠抵禦網絡威脅的彈性Edge AI架構。
• 在邊緣環境中應用安全的AI模型部署策略。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓面向初級到中級零售技術專家、AI開發人員和業務分析師，旨在幫助他們將Edge AI解決方案應用於智能結賬系統、庫存管理和個性化客戶互動。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI如何提升零售運營和客戶體驗。
• 實施基於AI的智能結賬和無收銀員支付系統。
• 通過即時跟蹤和分析優化庫存管理。
• 利用計算機視覺和AI實現個性化店內體驗。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級電信專業人員、AI工程師和物聯網專家，旨在探討5G網絡如何加速邊緣AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解5G技術的基礎知識及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用優化的AI模型。
• 利用邊緣AI和5G連接實現即時決策系統。
• 優化AI工作負載，提升邊緣設備的性能。

這是一個由講師指導的台北（線上或線下）培訓，針對中級嵌入式AI開發人員和邊緣計算專家，旨在微調和優化輕量級AI模型，以部署在資源受限的設備上。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 選擇並適應適合邊緣部署的預訓練模型。
• 應用量化、剪枝和其他壓縮技術，以減少模型大小和延遲。
• 使用遷移學習微調模型，以實現特定任務的性能。
• 在實際的邊緣硬件平台上部署優化後的模型。

本課程爲講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向中級到高級的計算機視覺工程師、AI開發者和物聯網專業人士，旨在幫助他們實現和優化用於邊緣設備即時處理的計算機視覺模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在計算機視覺中的應用。
• 在邊緣設備上部署優化的深度學習模型，用於即時圖像和視頻分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架進行模型部署。
• 優化AI模型，以提高性能、能效和低延遲推理。

本次由講師主導的台北（線上或線下）培訓，面向希望在高能效硬件上實現AI驅動的TinyML技術的中級嵌入式工程師、物聯網開發者和AI研究人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML和邊緣AI的基礎知識。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化AI推理以實現低功耗。
• 將TinyML與實際物聯網應用集成。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中高級機器人工程師、AI開發人員和自動化專家，旨在幫助他們爲機器人應用實施Edge AI。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在自主系統中的角色。
• 在邊緣設備上部署AI模型，實現即時機器人操作。
• 優化AI性能，實現低延遲決策。
• 整合計算機視覺和傳感器融合，實現機器人自主性。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向希望將AI模型部署在低功耗設備上並最大限度減少能耗的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
• 優化神經網絡以進行低功耗推理。
• 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
• 以最小功耗在邊緣硬件上部署AI模型。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓面向希望優化並部署AI模型於NVIDIA Jetson平臺以實現邊緣應用的中級AI開發人員、嵌入式工程師和機器人工程師。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解邊緣AI的基礎知識及NVIDIA Jetson硬件。
• 優化AI模型以部署在邊緣設備上。
• 使用TensorRT加速深度學習推理。
• 利用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望優化AI模型以在邊緣設備上部署的中級AI開發者、機器學習工程師和系統架構師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
• 應用模型壓縮技術，減少AI模型的規模和複雜性。
• 利用量化方法，提升模型在邊緣硬件上的效率。
• 實施剪枝和其他優化技術，提升模型性能。
• 在各種邊緣設備上部署優化後的AI模型。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和技術愛好者，旨在幫助他們掌握在各種應用中在邊緣設備上部署AI模型的實用技能。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的AI模型。
• 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
• 評估並改進邊緣部署模型的性能。
• 解決Edge AI應用中的倫理和安全問題。

本課程爲講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向中級財務專業人士、金融科技開發者和AI專家，旨在幫助他們實現在金融服務中應用Edge AI的解決方案。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在金融服務中的作用。
• 使用Edge AI實施欺詐檢測系統。
• 通過AI驅動的解決方案提升客戶服務。
• 應用Edge AI進行風險管理和決策支持。
• 在金融環境中部署和管理Edge AI解決方案。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓面向中級工業工程師、製造專業人士和AI開發者，旨在幫助他們在工業自動化中實施Edge AI解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI在工業自動化中的作用。
• 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
• 在製造過程中應用AI技術進行質量控制。
• 使用Edge AI優化工業流程。
• 在工業環境中部署和管理Edge AI解決方案。

Edge AI 是將人工智能模型直接部署在網絡邊緣的設備上，實現即時決策並最小化延遲。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望在製造環境中部署AI驅動的邏輯和控制系統的嵌入式與物聯網高級專業人員，這些環境對速度、可靠性和離線操作有嚴格要求。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣AI系統的架構與優勢。
• 構建並優化用於嵌入式設備部署的AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和OpenVINO等工具進行低延遲推理。
• 將邊緣智能與傳感器、執行器和工業協議集成。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和AI從業者，旨在幫助他們利用TensorFlow Lite開發Edge AI應用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
• 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
• 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。

本次由講師主導的線下或線上培訓，面向中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理，旨在幫助他們利用Edge AI推動智慧城市項目。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
• 實施Edge AI解決方案，用於交通管理和監控。
• 利用Edge AI技術優化城市資源。
• 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
• 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。

本課程爲講師主導的台北（線上或線下）培訓，面向中級網絡安全專業人員、系統管理員和AI倫理研究人員，旨在幫助他們安全且符合倫理地部署Edge AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI中的安全和隱私挑戰。
• 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
• 制定策略，緩解Edge AI部署中的安全風險。
• 解決倫理問題，並確保符合法規要求。
• 對Edge AI應用進行安全評估和審計。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發者和AI研究人員，旨在幫助他們利用Edge AI技術開發創新的自主系統解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署用於邊緣設備即時處理的AI模型。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人中實施Edge AI解決方案。
• 使用Edge AI設計和優化控制系統。
• 解決自主AI應用中的倫理和監管問題。

本課程爲講師主導的台北（線上或線下）培訓，面向希望利用Edge AI開發創新醫療解決方案的中級醫療專業人員、生物醫學工程師和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
• 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
• 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
• 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。

本課程爲講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向高級AI從業者、研究人員和開發者，旨在幫助他們掌握Edge AI的最新技術進展，優化AI模型以進行邊緣部署，並探索各行業中的專業應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 探索Edge AI模型開發和優化的先進技術。
• 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
• 利用專用工具和框架進行高級Edge AI應用。
• 優化Edge AI解決方案的性能和效率。
• 探索Edge AI的創新用例和新興趨勢。
• 解決Edge AI部署中的高級倫理和安全問題。

華爲的Ascend CANN工具包能夠在邊緣設備（如Ascend 310）上實現強大的AI推理。CANN提供了在計算和內存受限的環境中編譯、優化和部署模型所需的必要工具。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用CANN工具鏈在Ascend邊緣設備上部署和優化模型的中級AI開發人員和集成人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用CANN工具爲Ascend 310準備和轉換AI模型。
• 使用MindSpore Lite和AscendCL構建輕量級推理管道。
• 在計算和內存受限的環境中優化模型性能。
• 在實際邊緣用例中部署和監控AI應用。

課程形式

• 互動講座與演示。
• 針對邊緣特定模型和場景的實踐操作。
• 在虛擬或物理邊緣硬件上進行即時部署示例。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的台北(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠：

• 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
• 為IoT項目設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
• 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，以提高功率和內存使用的效率。

本次由講師指導的台北（線上或線下）培訓面向中級開發人員和IT專業人士，旨在幫助他們全面瞭解Edge AI從概念到實際實施的全過程，包括設置和部署。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基本概念。
• 設置和配置Edge AI環境。
• 開發、訓練和優化Edge AI模型。
• 部署和管理Edge AI應用。
• 將Edge AI與現有系統和工作流集成。
• 解決Edge AI實施中的倫理問題，並瞭解最佳實踐。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級嵌入式系統工程師和AI開發者，旨在幫助他們使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
• 爲TinyML項目設置開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse實現實際TinyML應用。
• 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。

Cambricon MLUs (Machine Learning 单元) 是专为边缘和数据中心场景中的推理和训练优化的AI芯片。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级开发者，旨在帮助他们使用BANGPy框架和Neuware SDK在Cambricon MLU硬件上构建和部署AI模型。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设置和配置BANGPy和Neuware开发环境。
• 开发和优化基于Python和C++的模型，适用于Cambricon MLUs。
• 将模型部署到运行Neuware运行时的边缘和数据中心设备。
• 将ML工作流与MLU特定的加速功能集成。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 动手实践，使用BANGPy和Neuware进行开发和部署。
• 指导练习，专注于优化、集成和测试。

课程定制选项

• 如需根据您的Cambricon设备型号或使用场景定制本次培训，请联系我们安排。

本課程爲講師指導的台北（線上或線下）培訓，面向希望瞭解Edge AI基礎知識及其入門應用的初級開發者和IT專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解Edge AI的基本概念和架構。
• 設置和配置Edge AI環境。
• 開發和部署簡單的Edge AI應用。
• 識別並理解Edge AI的用例和優勢。