5G và Edge AI: Kích Hoạt Các Ứng Dụng Ultra-Low Latency Khóa Học Đào Tạo

6G và Cạnh Thông Minh là một khóa học hướng tới tương lai, khám phá sự tích hợp của công nghệ không dây 6G với tính toán cạnh, hệ sinh thái IoT và xử lý dữ liệu dựa trên AI để hỗ trợ các hạ tầng thông minh, độ trễ thấp và thích ứng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được nhắm đến các kiến trúc sư CNTT cấp trung mong muốn hiểu và thiết kế các kiến trúc phân tán thế hệ tiếp theo, tận dụng sự hợp tác của kết nối 6G và hệ thống cạnh thông minh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách 6G sẽ biến đổi tính toán cạnh và kiến trúc IoT.
• Thiết kế các hệ thống phân tán cho độ trễ cực thấp, băng thông cao và hoạt động tự chủ.
• Tích hợp AI và phân tích dữ liệu tại cạnh để ra quyết định thông minh.
• Lên kế hoạch cho các hạ tầng cạnh 6G-đẵn, an toàn và bền vững.
• Đánh giá các mô hình kinh doanh và vận hành được hỗ trợ bởi sự hội tụ của 6G và cạnh.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Trường hợp nghiên cứu và bài tập thiết kế kiến trúc áp dụng.
• Thực hành mô phỏng với các công cụ cạnh hoặc container tùy chọn.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đây là khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ), dành cho những người làm việc trong lĩnh vực AI ở mức độ nâng cao, nhà nghiên cứu và lập trình viên muốn nắm vững các tiến bộ mới nhất của Edge AI, tối ưu hóa mô hình AI cho triển khai trên thiết bị cạnh và khám phá ứng dụng chuyên biệt trong nhiều ngành công nghiệp.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Khám phá các kỹ thuật nâng cao trong phát triển và tối ưu hóa mô hình Edge AI.
• Triển khai các chiến lược tiên tiến cho việc triển khai mô hình AI trên thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và khung công nghệ chuyên biệt cho ứng dụng Edge AI nâng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của giải pháp Edge AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng sáng tạo và xu hướng mới nổi trong Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật nâng cao trong việc triển khai Edge AI.

Khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại địa điểm do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, và người yêu công nghệ ở trình độ trung cấp, những người mong muốn có kỹ năng thực tế trong việc triển khai mô hình AI trên thiết bị edge cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường tính toán edge.
• Phát triển, đào tạo, và tối ưu hóa mô hình AI cho việc triển khai trên edge.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên thiết bị edge.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của mô hình đã triển khai trên edge.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật trong ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho các chuyên gia an ninh mạng cấp cao, kỹ sư AI và nhà phát triển IoT muốn thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và chiến lược khả năng phục hồi cho hệ thống AI ở rìa (Edge).

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các rủi ro bảo mật và lỗ hổng trong triển khai AI ở rìa.
• Thực hiện các kỹ thuật mã hóa và xác thực để bảo vệ dữ liệu.
• Thiết kế kiến trúc AI ở rìa có khả năng chống lại mối đe dọa mạng.
• Áp dụng chiến lược triển khai mô hình AI an toàn trong môi trường rìa.

Các chip AI chuyên dụng của Cambricon (Machine Learning Units - MLUs) được tối ưu hóa cho việc suy luận và đào tạo trong các kịch bản ở biên và trung tâm dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên trung cấp muốn xây dựng và triển khai các mô hình AI sử dụng framework BANGPy và SDK Neuware trên phần cứng Cambricon MLU.

Sau khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển BANGPy và Neuware.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình dựa trên Python và C++ cho Cambricon MLUs.
• Triển khai mô hình đến các thiết bị ở biên và trung tâm dữ liệu chạy thời gian chạy Neuware.
• Tích hợp các quy trình học máy với các tính năng tăng tốc cụ thể của MLU.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Sử dụng BANGPy và Neuware để phát triển và triển khai.
• Luyện tập hướng dẫn tập trung vào tối ưu hóa, tích hợp và kiểm thử.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên mô hình thiết bị Cambricon hoặc trường hợp sử dụng của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Bộ công cụ Ascend CANN của Huawei cho phép thực hiện suy luận AI mạnh mẽ trên các thiết bị đầu cuối như Ascend 310. CANN cung cấp các công cụ cần thiết để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển và tích hợp AI có trình độ trung cấp muốn triển khai và tối ưu hóa mô hình trên thiết bị đầu cuối Ascend sử dụng chuỗi công cụ CANN.

Đến hết khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Chuẩn bị và chuyển đổi các mô hình AI cho Ascend 310 bằng các công cụ của CANN.
• Xây dựng cácpipeline suy luận nhẹ nhàng sử dụng MindSpore Lite và AscendCL.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.
• Triển khai và theo dõi các ứng dụng AI trong các trường hợp sử dụng thực tế ở đầu cuối.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Công việc phòng thí nghiệm thực hành với các mô hình và tình huống cụ thể cho đầu cuối.
• Ví dụ triển khai trực tiếp trên phần cứng đầu cuối ảo hoặc vật lý.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm mục đích dành cho các chuyên gia nông nghiệp công nghệ, chuyên gia IoT và kỹ sư AI có trình độ từ sơ cấp đến trung cấp muốn phát triển và triển khai giải pháp AI viễn cảnh cho nông nghiệp thông minh.

Đến cuối khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ vai trò của AI viễn cảnh trong nông nghiệp chính xác.
• Triển khai hệ thống theo dõi cây trồng và gia súc dựa trên AI.
• Phát triển giải pháp tưới tự động và cảm biến môi trường.
• Tối ưu hóa hiệu quả nông nghiệp bằng phân tích AI viễn cảnh thời gian thực.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các kỹ sư robot học, nhà phát triển xe tự hành, và nhà nghiên cứu AI ở cấp độ trung bình muốn khai thác Edge AI để tạo ra các giải pháp hệ thống tự động mới.

Đến cuối khóa đào tạo này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong các hệ thống tự động.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI cho xử lý thời gian thực trên các thiết bị Edge.
• Cài đặt các giải pháp Edge AI trong xe tự hành, máy bay không người lái, và robot học.
• Thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống điều khiển bằng cách sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI tự động.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế dành cho các lập trình viên và chuyên gia IT có trình độ trung cấp muốn hiểu rõ về Edge AI từ khái niệm đến thực tiễn triển khai, bao gồm cả cài đặt và triển khai.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình Edge AI.
• Triển khai và quản lý các ứng dụng Edge AI.
• Tích hợp Edge AI với các hệ thống và quy trình hiện có.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và tốt nhất thực tiễn trong triển khai Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các kỹ sư xử lý hình ảnh AI ở mức trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và chuyên gia IoT muốn thực hiện và tối ưu hóa các mô hình học sâu trong xử lý thời gian thực trên thiết bị đầu cuối.

Cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản của AI đầu cuối và ứng dụng của nó trong xử lý hình ảnh.
• Triển khai các mô hình học sâu đã được tối ưu hóa trên thiết bị đầu cuối cho phân tích hình ảnh và video thời gian thực.
• Sử dụng các khung như TensorFlow Lite, OpenVINO và NVIDIA Jetson SDK để triển khai mô hình.
• Tối ưu hóa các mô hình AI về hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và suy luận thời gian trễ thấp.

Khóa học trực tiếp này, diễn ra trực tuyến hoặc tại chỗ, được thiết kế cho các chuyên gia tài chính, các nhà phát triển fintech và các chuyên gia AI có trình độ trung cấp, muốn triển khai các giải pháp Edge AI trong dịch vụ tài chính.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của Edge AI trong dịch vụ tài chính.
• Triển khai các hệ thống phát hiện gian lận sử dụng Edge AI.
• Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng thông qua các giải pháp AI.
• Áp dụng Edge AI cho quản lý rủi ro và quyết định.
• Triển khai và quản lý các giải pháp Edge AI trong môi trường tài chính.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia y tế, kỹ sư sinh y và nhà phát triển AI có trình độ trung cấp, mong muốn tận dụng Edge AI để tạo ra các giải pháp y tế đổi mới.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong y tế.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên thiết bị edge cho ứng dụng y tế.
• Thực hiện giải pháp Edge AI trong thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân bằng Edge AI.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI y tế.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của Edge AI trong tự động hóa công nghiệp.
• Triển khai các giải pháp bảo trì dự báo bằng Edge AI.
• Áp dụng các kỹ thuật AI cho kiểm soát chất lượng trong các quá trình sản xuất.
• Tối ưu hóa các quá trình công nghiệp bằng Edge AI.
• Triển khai và quản lý các giải pháp Edge AI trong môi trường công nghiệp.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các lập trình viên trung cấp, kiến trúc sư hệ thống và các chuyên gia ngành công nghiệp muốn sử dụng Edge AI để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và phân tích thông minh trong các ứng dụng IoT.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị edge cho các ứng dụng IoT.
• Thực hiện xử lý dữ liệu và quyết định thời gian thực trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và các phương pháp tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Edge AI là việc triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị và máy móc ở rìa mạng, cho phép đưa ra quyết định thực thời với độ trễ tối thiểu.

khóa học này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến những chuyên gia cấp cao về hệ thống nhúng và IoT muốn triển khai các hệ thống logic và điều khiển được hỗ trợ bởi AI trong môi trường sản xuất nơi tốc độ, tính tin cậy và hoạt động ngoại tuyến là yếu tố quan trọng.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và lợi ích của các hệ thống AI ở rìa.
• Xây dựng và tối ưu hóa mô hình AI cho triển khai trên thiết bị nhúng.
• Sử dụng công cụ như TensorFlow Lite và OpenVINO để thực hiện suy luận với độ trễ thấp.
• Tích hợp trí tuệ rìa với các cảm biến, cơ cấu và giao thức công nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thi công trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.