Trí Túệ Nhân Tạo Rộng Rãi cho Thành Phố Thông Minh Khóa Học Đào Tạo

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 học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà phát triển, khoa học dữ liệu, và các nhà yêu thích công nghệ cấp trung, muốn tích lũy các kỹ năng thực tế trong việc triển khai mô hình AI trên các thiết bị biên.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý và lợi ích của Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường tính toán biên.
• Phát triển, huấn luyện, và tối ưu hóa các mô hình AI cho triển khai trên biên.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên các thiết bị biên.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình triển khai trên biên.
• Địa chỉ các vấn đề về đạo đức và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI.

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 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 đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia y tế trung cấp, kỹ sư sinh y học và nhà phát triển AI mong muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

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

• Hiểu 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 chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI trong 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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển AI cấp trung, kỹ sư nhúng và kỹ sư robot muốn tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên nền tảng NVIDIA Jetson cho ứng dụng ở rìa mạng.

到培训结束时，参与者将能够：

• Hiểu những nguyên tắc cơ bản của AI ở rìa và phần cứng NVIDIA Jetson.
• Tối ưu hóa mô hình AI để triển khai trên thiết bị rìa.
• Sử dụng TensorRT để tăng tốc độ suy luận học sâu.
• Triển khai mô hình AI bằng JetPack SDK và ONNX Runtime.

khóa huấn luyện trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các kỹ sư Robotics từ mức trung cấp đến nâng cao, nhà phát triển AI và chuyên gia tự động hóa muốn thực hiện Edge AI cho các ứng dụng robotics.

Đến cuối khóa huấn luyện này, học viên sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của Edge AI trong hệ thống tự động.
• triển khai mô hình AI trên thiết bị edge cho robotics thời gian thực.
• Tối ưu hóa hiệu suất AI để đưa ra quyết định với độ trễ thấp.
• Tích hợp thị giác máy tính và sự kết hợp cảm biến để tự động hóa robot.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng dẫn bởi giảng viên, dành cho các lập trình viên, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia AI có trình độ trung cấp, muốn tận dụng TensorFlow Lite cho các ứng dụng Edge AI.

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

• Hiểu các nền tảng cơ bản của TensorFlow Lite và vai trò của nó trong Edge AI.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI bằng TensorFlow Lite.
• Triển khai các mô hình TensorFlow Lite trên các thiết bị Edge khác nhau.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật cho chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Triển khai các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên viên CNTT ở mức độ cơ bản, mong muốn hiểu rõ về cơ bản của Edge AI và các ứng dụng nhập môn.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được các khái niệm và kiến trúc cơ bản của Edge AI.
• Thiết lập và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển và triển khai các ứng dụng Edge AI đơn giản.
• Xác định và hiểu các trường hợp sử dụng và lợi ích của Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư AI cấp cao, nhà phát triển embedded và kỹ sư hardware muốn thực hiện mô hình AI trên thiết bị tiêu thụ điện năng thấp mà vẫn tối ưu hóa tiết kiệm năng lượng.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ các thách thức khi chạy AI trên thiết bị tiết kiệm năng lượng.
• Tối ưu hóa mạng neural cho việc suy luận tiêu thụ điện năng thấp.
• Sử dụng kỹ thuật định lượng, cắt bớt và nén mô hình.
• Triển khai mô hình AI trên thiết bị edge với mức sử dụng điện năng tối thiểu.

Khóa học trực tiếp, live training (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các nhà phát triển AI trung cấp, kỹ sư máy học và kiến trúc sư hệ thống muốn tối ưu hóa mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.

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

• Hiểu về các thách thức và yêu cầu khi triển khai mô hình AI trên thiết bị biên.
• Áp dụng các kỹ thuật nén mô hình để giảm kích thước và độ phức tạp của mô hình AI.
• Sử dụng các phương pháp lượng hóa để cải thiện hiệu suất mô hình trên phần cứng biên.
• Triển khai các kỹ thuật cắt bớt và tối ưu hóa khác để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Triển khai các mô hình AI đã tối ưu hóa trên các thiết bị biên khác nhau.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trên mạng hoặc tại chỗ) và hướng tới các chuyên gia an ninh mạng, quản trị hệ thống và các nhà nghiên cứu về đạo đức AI ở trình độ trung cấp, muốn bảo vệ và triển khai các giải pháp Edge AI một cách an toàn và đạo đức.

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

• Hiểu về các thách thức về an ninh và quyền riêng tư trong Edge AI.
• Triển khai các thực hành tốt nhất để bảo vệ các thiết bị và dữ liệu Edge.
• Phát triển các chiến lược để giảm thiểu các rủi ro an ninh trong các triển khai Edge AI.
• Đáp ứng các yếu tố đạo đức và đảm bảo tuân thủ quy định.
• Thực hiện các đánh giá và kiểm toán an ninh cho các ứng dụng Edge AI.