Edge AI Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà nghiên cứu AI cấp cao, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia bảo mật muốn triển khai kỹ thuật học liên kết để đào tạo mô hình AI trên nhiều thiết bị cạnh đồng thời duy trì sự riêng tư của dữ liệu.

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

• Hiểu nguyên tắc và lợi ích của học liên kết trong AI cạnh.
• Triển khai mô hình học liên kết sử dụng TensorFlow Federated và PyTorch.
• Tối ưu hóa quá trình đào tạo AI trên các thiết bị phân tán.
• Địa chỉ thách thức về sự riêng tư và an ninh dữ liệu trong học liên kết.
• Triển khai và giám sát hệ thống học liên kết trong các ứng dụng thực tế.

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 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.

khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư công nghệ bán lẻ, nhà phát triển AI và phân tích kinh doanh ở trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn áp dụng giải pháp AI vi缘起于翻译过程中的中断。以下是完整的翻译：

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư công nghệ bán lẻ, nhà phát triển AI và phân tích kinh doanh từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn áp dụng giải pháp Edge AI cho hệ thống thanh toán thông minh, quản lý tồn kho và tương tác khách hàng cá nhân hóa.

Cuối khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu cách Edge AI nâng cao hoạt động bán lẻ và trải nghiệm khách hàng.
• Triển khai hệ thống thanh toán thông minh và không cần thu ngân sử dụng công nghệ AI.
• Tối ưu hóa quản lý tồn kho với theo dõi và phân tích thời gian thực.
• Sử dụng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính để tạo trải nghiệm cửa hàng cá nhân hóa.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam dành cho các chuyên gia viễn thông cấp trung, kỹ sư AI và chuyên gia IoT muốn tìm hiểu cách mạng tốc độ ứng dụng Edge AI nhờ công nghệ 5G.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ cơ bản về công nghệ 5G và tác động của nó đến Edge AI.
• Triển khai các mô hình AI được tối ưu cho các ứng dụng ít trễ trong môi trường 5G.
• Thực hiện hệ thống ra quyết định thời gian thực sử dụng công nghệ Edge AI và kết nối 5G.
• Tối ưu hóa công việc của AI để hoạt động hiệu quả trên thiết bị edge.

khóa huấn luyện trực tuyến hoặc trực tiếp tại Việt Nam này do giảng viên hướng dẫn nhằm vào các nhà phát triển AI nhúng cấp trung và chuyên gia về tính toán cạnh mong muốn tinh chỉnh và tối ưu hóa mô hình AI nhẹ để triển khai trên thiết bị có nguồn lực hạn chế.

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

• Chọn và thích ứng các mô hình đã được đào tạo trước phù hợp với triển khai cạnh.
• Áp dụng lượng tử hóa, cắt bỏ và các kỹ thuật nén khác để giảm kích thước mô hình và độ trễ.
• Tinh chỉnh mô hình sử dụng học truyền dẫn cho hiệu suất cụ thể công việc.
• Triển khai các mô hình đã được tối ưu hóa trên các nền tảng phần cứng cạnh thực tế.

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 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 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 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 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 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.

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 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.

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.

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.

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 (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 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 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 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.

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.

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 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 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.

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 dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư hệ thống nhúng cấp trung và các nhà phát triển AI muốn triển khai mô hình học máy trên microcontroller sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse.

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

• Hiểu rõ về nền tảng TinyML và lợi ích của nó cho các ứng dụng AI tại biên.
• Thiết lập môi trường phát triển cho các dự án TinyML.
• Huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên microcontroller có công suất thấp.
• Sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse để triển khai các ứng dụng TinyML thực tế.
• Tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu quả điện năng và giới hạn bộ nhớ.

Các chip MLU của Cambricon (Machine Learning Units) là các chip AI chuyên dụng được tối ưu hóa cho việc suy luận và đào tạo trong các tình huống ở rìa (edge) và trung tâm dữ liệu.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển cấp trung muốn xây dựng và triển khai mô hình AI sử dụng khung BANGPy và SDK Neuware trên phần cứng MLU của Cambricon.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển BANGPy và Neuware.
• Xây dựng và tối ưu hóa các mô hình dựa trên Python và C++ cho MLU của Cambricon.
• Triển khai mô hình đến các thiết bị rìa và trung tâm dữ liệu đang chạy runtime Neuware.
• Tích hợp các luồng làm việc ML với các tính năng tăng tốc cụ thể của MLU.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được 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.

Yêu cầu tiền đề

• Có hiểu biết về cấu trúc các mô hình học máy.
• Kinh nghiệm với Python và/hoặc C++.
• Có kiến thức về các khái niệm triển khai và tăng tốc mô hình.

Khán giả

• Nhà phát triển AI nhúng.
• Kỹ sư ML triển khai đến rìa hoặc trung tâm dữ liệu.
• Nhà phát triển làm việc với cơ sở hạ tầng AI Trung Quốc.

Tóm tắt và Bước tiếp theo

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.