Đề cập đến Triển khai Trí tuệ Nhân tạo trên Microcontroller với TinyML Training Course

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp) này được thiết kế cho các chuyên gia AI, nhà nghiên cứu và nhà phát triển có trình độ nâng cao, những người muốn thâm nhập các tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực Edge AI, tối ưu hóa các mô hình AI cho việc triển khai trên các thiết bị biên, và khám phá các ứng dụng chuyên biệt trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có khả năng:

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

Khoá học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, và những người đam mê công nghệ trình độ trung cấp muốn đạt được các kỹ năng thực tế về triển khai các mô hình AI trên các thiết bị Edge cho nhiều ứng dụng khác nhau.Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:* Hiểu các nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.* Cài đặt và cấu hình môi trường tính toán Edge.* Phát triển, đào tạo và tối ưu hóa các mô hình AI cho triển khai trên Edge.* Triển khai các giải pháp AI thực tế trên các thiết bị Edge.* Đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình được triển khai trên Edge.* Đối phó với các vấn đề 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 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.

Khoá học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này hướng đến các kỹ sư công nghiệp trung cấp, chuyên gia sản xuất và các nhà phát triển AI muốn triển khai các giải pháp Edge AI trong tự động hóa công nghiệp.

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 học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này được thiết kế cho các kế hoạch đô thị trung cấp, các kỹ sư dân dụng, và quản lý dự án thành phố thông minh muốn sử dụng Edge AI cho các khởi sự thành phố thông minh.Tới cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể: • Hiểu vai trò của Edge AI trong các cơ sở hạ tầng thành phố thông minh. • Triển khai các giải pháp Edge AI cho quản lý giao thông và giám sát. • Tối ưu hóa tài nguyên đô thị bằng công nghệ Edge AI. • Tích hợp Edge AI với các hệ thống thành phố thông minh hiện có. • Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong triển khai thành phố thông minh.

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 được dẫn dắt bởi giáo viên, trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các lập trình viên và chuyên gia IT có trình độ sơ cấp muốn hiểu các nền tảng cơ bản và ứng dụng đầu vào của Edge AI. Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản và kiến trúc của Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển và triển khai các ứng dụng Edge AI đơn giản.
• Nhận diện và hiểu các trường hợp sử dụng và lợi ích của Edge AI.

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.

khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại chỗ này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu trình độ初学者，希望理解TinyML基础、探索其应用并将AI模型部署到微控制器上。

完成本培训后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
• 优化和调整机器学习模型以降低功耗。
• 将TinyML应用于实际应用，如手势识别、异常检测和音频处理。

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các kỹ sư nhúng cấp trung, nhà phát triển IoT và nghiên cứu viên AI muốn triển khai các kỹ thuật TinyML cho các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI trên phần cứng tiết kiệm năng lượng.

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

• Hiểu rõ nền tảng của TinyML và AI ở cạnh biên.
• Triển khai các mô hình AI nhẹ trên microcontroller.
• Tối ưu hóa suy luận AI để tiêu thụ điện năng thấp.
• Hoàn thiện sự tích hợp của TinyML với các ứng dụng IoT thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển IoT trung cấp, kỹ sư nhúng và các chuyên gia AI muốn triển khai TinyML cho bảo trì dự đoán, phát hiện bất thường và các ứng dụng cảm biến thông minh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và các ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập môi trường phát triển TinyML cho các dự án IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình ML trên vi điều khiển công suất thấp.
• Triển khai bảo trì dự đoán và phát hiện bất thường bằng cách sử dụng TinyML.
• Tối ưu hóa các mô hình TinyML để sử dụng hiệu quả năng lượng và bộ nhớ.