Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia viễn thông, kỹ sư AI và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp, những người muốn khám phá cách mạng 5G tăng tốc 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 công nghệ 5G và tác động của nó đối với Edge AI.
• Triển khai các mô hình AI được tối ưu hóa cho các ứng dụng có độ trễ thấp trong môi trường 5G.
• Thực hiện các hệ thống ra quyết định theo thời gian thực bằng cách sử dụng kết nối Edge AI và 5G.
• Tối ưu hóa khối lượng công việc AI để có hiệu suất hiệu quả trên các thiết bị biên.

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 chuyên gia bảo mật cấp cao, kỹ sư AI và nhà phát triển IoT, những người muốn triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và chiến lược phục hồi cho các hệ thống Edge AI.

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

• Hiểu rõ các rủi ro và lỗ hổng bảo mật trong triển khai Edge AI.
• Triển khai các kỹ thuật mã hóa và xác thực để bảo vệ dữ liệu.
• Thiết kế kiến trúc Edge AI linh hoạt có thể chống lại các mối đe dọa mạng.
• Áp dụng các chiến lược triển khai mô hình AI an toàn trong môi trường biên.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia agritech, chuyên gia IoT và kỹ sư AI ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn phát triển và triển khai các giải pháp Edge AI cho nông nghiệp thông minh.

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

• Hiểu rõ vai trò của Edge AI trong nông nghiệp chính xác.
• Triển khai các hệ thống giám sát cây trồng và vật nuôi dựa trên AI.
• Phát triển các giải pháp tưới tiêu tự động và cảm biến môi trường.
• Tối ưu hóa hiệu quả nông nghiệp bằng phân tích Edge AI theo thời gian thực.

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 kỹ sư thị giác máy tính, nhà phát triển AI và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn triển khai và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính để xử lý theo thời gian thực trên các thiết bị biên.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và các ứng dụng của nó trong thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình học sâu được tối ưu hóa trên các thiết bị biên để phân tích hình ảnh và video theo 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, hiệu quả năng lượng và độ trễ suy luận thấp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia tài chính, nhà phát triển fintech và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các giải pháp Edge AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính.

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

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

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 (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.