Triển khai AI trên Microcontrollers với TinyML Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia, nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI nâng cao, những người muốn làm chủ những tiến bộ mới nhất trong Edge AI, tối ưu hóa các mô hình AI của họ để triển khai trên thiết bị biên và khám phá các ứng dụng chuyên biệt trong nhiều ngành công nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo 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 để triển khai mô hình AI trên các thiết bị biên.
• Sử dụng các công cụ và khung công tác chuyên biệt cho các ứng dụng Edge AI nâng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của các giải pháp Edge AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng sáng tạo và các xu hướng mới nổi trong Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và bảo mật nâng cao trong việc triển khai Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê công nghệ ở trình độ trung cấp, những người muốn có được các kỹ năng thực tế trong việc triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho nhiều ứng dụng khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường điện toán biên.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình AI để triển khai trên thiết bị 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 đã triển khai trên thiết bị biên.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư robot trung cấp, nhà phát triển xe tự hành và nhà nghiên cứu AI, những người muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp hệ thống tự động sáng tạo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia 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 để xử lý theo thời gian thực trên các thiết bị biên.
• Triển khai các giải pháp Edge AI trong xe tự hành, máy bay không người lái và robot.
• Thiết kế và tối ưu hóa hệ thống điều khiển bằng cách sử dụng Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia IT ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện về Edge AI từ khái niệm đến triển khai thực tế, bao gồm thiết lập và triển khai.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của Edge AI.
• Thiết lập 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 làm việc hiện có.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành tốt nhất trong việc triển khai Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế, kỹ sư y sinh và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

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

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai các giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống giám sát bệnh nhân bằng cách sử dụng Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư công nghiệp, chuyên gia sản xuất và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các giải pháp Edge AI trong tự động hóa công nghiệp.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kiến trúc sư hệ thống và chuyên gia trong ngành ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI để nâng cao các ứng dụng IoT với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu thông minh.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập 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 biên cho các ứng dụng IoT.
• Triển khai xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra quyết định trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quy hoạch đô thị, kỹ sư dân dụng và quản lý dự án thành phố thông minh ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI cho các sáng kiến ​​thành phố thông minh.

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

• Hiểu vai trò của Edge AI trong 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.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và quy định trong việc triển khai thành phố thông minh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng TensorFlow Lite cho các ứng dụng Edge AI.

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

• Hiểu các nguyên tắc 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 nhiều thiết bị biên khác nhau.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Triển khai các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia IT ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và các ứng dụng sơ bộ của nó.

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

• Hiểu 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 này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI trung cấp, kỹ sư học máy và kiến trúc sư hệ thống, những người muốn tối ưu hóa các mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật thông tin, quản trị viên hệ thống và nhà nghiên cứu đạo đức AI ở trình độ trung cấp, những người muốn bảo mật và triển khai một cách có đạo đức các giải pháp Edge AI.

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

• Hiểu các thách thức về bảo mật và quyền riêng tư trong Edge AI.
• Triển khai các phương pháp tốt nhất để bảo mật thiết bị biên và dữ liệu.
• Phát triển các chiến lược để giảm thiểu rủi ro bảo mật trong các triển khai Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và đảm bảo tuân thủ các quy định.
• Thực hiện đánh giá và kiểm tra bảo mật cho các ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML, khám phá các ứng dụng của nó và triển khai các mô hình AI trên vi điều khiển.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và tầm quan trọng của nó.
• Triển khai các mô hình AI nhẹ trên vi điều khiển và các thiết bị biên.
• Tối ưu hóa và điều chỉnh các mô hình học máy để giảm thiểu mức tiêu thụ điện năng.
• Áp dụng TinyML cho các ứng dụng thực tế như nhận dạng cử chỉ, phát hiện bất thường và xử lý âm thanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư nhúng, nhà phát triển IoT và nhà nghiên cứu AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các kỹ thuật TinyML cho các ứng dụng AI chạy trên phần cứng tiết kiệm năng lượng.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và AI biên.
• Triển khai các mô hình AI nhẹ trên vi điều khiển.
• Tối ưu hóa suy luận AI để giảm tiêu thụ điện năng.
• Tích hợp 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.