TinyML for IoT Applications 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 IT và quản lý doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu tiềm năng của IoT và điện toán biên trong việc nâng cao hiệu quả, xử lý theo thời gian thực và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

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

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và điện toán biên, cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng IoT và điện toán biên trong các ngành sản xuất, hậu cần và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc và kịch bản triển khai điện toán biên và điện toán đám mây.
• Triển khai các giải pháp điện toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực.

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, 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 nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

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

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

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

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư hệ thống nhúng và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các mô hình học máy trên vi điều khiển bằng TensorFlow Lite và Edge Impulse.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và lợi ích của nó cho các ứng dụng AI biên.
• Thiết lập môi trường phát triển cho các dự án TinyML.
• Huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trên vi điều khiển công suất thấp.
• Sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse để triển khai các ứng dụng TinyML thực tế.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để tiết kiệm năng lượng và hạn chế về bộ nhớ.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ tìm hiểu về nhiều khía cạnh khác nhau của NB-IoT (còn được gọi là LTE Cat NB1) khi họ phát triển và triển khai một ứng dụng dựa trên NB-IoT mẫu.

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

• Xác định các thành phần khác nhau của NB-IoT và cách chúng kết hợp với nhau để tạo thành một hệ sinh thái.
• Hiểu và giải thích các tính năng bảo mật được tích hợp trong các thiết bị NB-IoT.
• Phát triển một ứng dụng đơn giản để theo dõi các thiết bị NB-IoT.

ThingsBoard là một nền tảng IoT mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý thiết bị, thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho giải pháp IoT của bạn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tích hợp ThingsBoard vào các giải pháp IoT của họ.

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

• Cài đặt và cấu hình ThingsBoard
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các tính năng và kiến trúc ThingsBoard
• Xây dựng các ứng dụng IoT với ThingsBoard
• Tích hợp ThingsBoard với Kafka để định tuyến dữ liệu thiết bị đo từ xa
• Tích hợp ThingsBoard với Apache Spark để tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị

Đối tượng

• Kỹ sư phần mềm
• Kỹ sư phần cứng
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

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.