Corso di formazione Sicurezza e Privacy nell'Edge AI

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o on-site) è rivolto a praticanti avanzati, ricercatori e sviluppatori AI che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli AI per la distribuzione all'edge e esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplorare tecniche avanzate nel sviluppo e nell'ottimizzazione dei modelli Edge AI.
• Implementare strategie all'avanguardia per la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge.
• Utilizzare strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizzare le prestazioni ed l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplorare casi d'uso innovativi e tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affrontare considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nella distribuzione di Edge AI.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Italia è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, scienziati dei dati e appassionati della tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nella distribuzione di modelli AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i suoi benefici.
• Configurare l'ambiente di calcolo edge.
• Sviluppare, addestrare ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione edge.
• Implementare soluzioni AI pratiche sui dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli distribuiti edge.
• Affrontare le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo corso interattivo tenuto da un formatore (online o on-site) si rivolge a ingegneri di robotica a livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori in campo AI che desiderano sfruttare l'Edge AI per soluzioni innovative nei sistemi autonoma.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire il ruolo e i benefici dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppare e distribuire modelli AI per il processing in tempo reale sui dispositivi Edge.
• Implementare soluzioni Edge AI in veicoli autonome, droni e robotica.
• Delineare e ottimizzare sistemi di controllo utilizzando l'Edge AI.
• Gestire le considerazioni etiche e regolative nelle applicazioni AI autonome.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in presenza) a Italia è rivolto a sviluppatori e professionisti IT di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI, dalla teoria alla pratica, inclusa la configurazione e il deployment.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Configurare ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di Edge AI.
• Deployare e gestire applicazioni di Edge AI.
• Integrare l'Edge AI con sistemi e workflow esistenti.
• Affrontare le questioni etiche e le best practice nella implementazione dell'Edge AI.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o on-site) è rivolto a professionisti finanziari intermedii, sviluppatori fintech e specialisti in IA che desiderano implementare soluzioni Edge AI nel settore finanziario.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nei servizi finanziari.
• Implementare sistemi di rilevazione delle frodi utilizzando Edge AI.
• Migliorare il servizio clienti attraverso soluzioni guidate dall'IA.
• Applicare l'Edge AI per la gestione dei rischi e le decisioni.
• Distribuire e gestire soluzioni Edge AI in ambienti finanziari.

Questo training guidato dal docente, live (online o in presenza) è rivolto a professionisti della salute di livello intermedio, ingegneri biomedici e sviluppatori AI che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative nel settore sanitario.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i benefici dell'Edge AI nella sanità.
• Sviluppare e deployare modelli AI su dispositivi edge per applicazioni sanitarie.
• Implementare soluzioni Edge AI in dispositivi indossabili e strumenti diagnostici.
• Progettare e deployare sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni AI sanitarie.

Questo corso interactivo guidato da un instruttore (online o on-site) è rivolto a ingegneri industriali di livello intermedio, professionisti della manifattura e sviluppatori AI che desiderano implementare soluzioni Edge AI nell'automazione industriale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nell'automazione industriale.
• Implementare soluzioni di manutenzione predittiva utilizzando Edge AI.
• Applicare tecniche AI per la qualità dei processi di fabbricazione.
• Otmizzare i processi industriali utilizzando l'Edge AI.
• Distribuire e gestire soluzioni Edge AI in ambienti industriali.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) si rivolge a sviluppatori AI di livello intermedio, ingegneri embedded e ingegneri robotici che desiderano ottimizzare e distribuire modelli AI sui sistemi NVIDIA Jetson per applicazioni edge.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'edge AI e della hardware NVIDIA Jetson.
• Ottimizzare i modelli AI per la distribuzione su dispositivi edge.
• Utilizzare TensorRT per accelerare l'inferenza del deep learning.
• Distribuire modelli AI utilizzando JetPack SDK e ONNX Runtime.

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a pianificatori urbani intermedi, ingegneri civili e responsabili di progetti smart city che desiderano sfruttare l'Edge AI per iniziative smart city.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nelle infrastrutture smart city.
• Implementare soluzioni Edge AI per la gestione del traffico e la sorveglianza.
• Otimizzare le risorse urbane utilizzando tecnologie Edge AI.
• Integrare l'Edge AI con sistemi esistenti smart city.
• Affrontare questioni etiche e regolamentari nelle implementazioni di smart city.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo addestramento guidato da un formatore (online o su sito) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti dell'Edge AI e le sue applicazioni introduttive.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti base ed l'architettura dell'Edge AI.
• Configurare gli ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare e distribuire semplici applicazioni di Edge AI.
• Identificare e comprendere i casi d'uso ed i vantaggi dell'Edge AI.

Questo training live guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge a ingegneri avanzati di IA, sviluppatori embedded e ingegneri hardware che desiderano implementare modelli AI su dispositivi ad alimentazione bassa potenza riducendo al minimo il consumo energetico.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide nell'esecuzione dell'IA sui dispositivi energeticamente efficienti.
• Ottimizzare reti neurali per inferenza a bassa potenza.
• Utilizzare tecniche di quantizzazione, pruning e compressione del modello.
• Distribuire modelli AI su hardware edge con un utilizzo energetico minimo.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori AI di livello intermedio, ingegneri di machine learning e architetti di sistemi che desiderano ottimizzare i modelli AI per la deploy su dispositivi edge.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide e i requisiti della deploy dei modelli AI sui dispositivi edge.
• Applicare tecniche di compressione del modello per ridurre dimensione e complessità dei modelli AI.
• Utilizzare metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sui dispositivi edge.
• Implementare tecniche di pruning ed altre ottimizzazioni per migliorare le prestazioni del modello.
• Deployare modelli AI ottimizzati su diversi dispositivi edge.