Edge AI Formazione in Milano

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ricercatori di intelligenza artificiale di livello avanzato, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli di intelligenza artificiale su più dispositivi edge, preservando al contempo la privacy dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i vantaggi dell'apprendimento federato in Edge AI.
• Implementare modelli di apprendimento federati utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizza l'addestramento dell'intelligenza artificiale sui dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare le sfide relative alla privacy e alla sicurezza dei dati nell'apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federati in applicazioni del mondo reale.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti dell'agricoltura tecnologica di livello principiante o intermedio, specialisti IoT e ingegneri di intelligenza artificiale che desiderano sviluppare e distribuire soluzioni Edge AI per l'agricoltura intelligente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo di Edge AI nell'agricoltura di precisione.
• Implementare sistemi di monitoraggio delle colture e del bestiame basati sull'intelligenza artificiale.
• Sviluppare soluzioni di irrigazione automatizzata e di rilevamento ambientale.
• Ottimizzare l'efficienza agricola utilizzando l'analisi in tempo reale Edge AI.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti della sicurezza informatica di livello avanzato, ingegneri di intelligenza artificiale e sviluppatori IoT che desiderano implementare misure di sicurezza solide e strategie di resilienza per i sistemi Edge AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i rischi e le vulnerabilità per la sicurezza nelle distribuzioni Edge AI.
• Implementare tecniche di crittografia e autenticazione per la protezione dei dati.
• Progettare architetture resilienti Edge AI in grado di resistere alle minacce informatiche.
• Applicare strategie di distribuzione di modelli di intelligenza artificiale sicuri in ambienti edge.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a tecnici della vendita al dettaglio, sviluppatori di intelligenza artificiale e analisti aziendali di livello principiante o intermedio che desiderano applicare soluzioni Edge AI per sistemi di pagamento intelligenti, gestione dell'inventario e coinvolgimento personalizzato dei clienti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere come Edge AI migliora le operazioni di vendita al dettaglio e l'esperienza del cliente.
• Implementare sistemi di pagamento intelligenti e senza cassiere basati sull'intelligenza artificiale.
• Ottimizza la gestione dell'inventario con monitoraggio e analisi in tempo reale.
• Utilizza la visione artificiale e l'intelligenza artificiale per esperienze personalizzate in negozio.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti delle telecomunicazioni di livello intermedio, ingegneri di intelligenza artificiale e specialisti IoT che desiderano esplorare come le reti 5G accelerano le applicazioni Edge AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto su Edge AI.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per applicazioni a bassa latenza in ambienti 5G.
• Implementare sistemi decisionali in tempo reale utilizzando la connettività Edge AI e 5G.
• Ottimizza i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale per prestazioni efficienti sui dispositivi edge.

This instructor-led, live training in Milano (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri di visione artificiale, sviluppatori di intelligenza artificiale e professionisti dell'IoT di livello intermedio e avanzato che desiderano implementare e ottimizzare modelli di visione artificiale per l'elaborazione in tempo reale su dispositivi edge.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di Edge AI e le sue applicazioni nella visione artificiale.
• Distribuisci modelli di deep learning ottimizzati su dispositivi edge per l'analisi di immagini e video in tempo reale.
• Utilizzare framework come TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK per la distribuzione del modello.
• Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per prestazioni, efficienza energetica e inferenza a bassa latenza.

This instructor-led, live training in Milano (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri robotici di livello intermedio e avanzato, sviluppatori di intelligenza artificiale e specialisti dell'automazione che desiderano implementare Edge AI per applicazioni robotiche.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo di Edge AI nei sistemi autonomi.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per la robotica in tempo reale.
• Ottimizza le prestazioni dell'intelligenza artificiale per un processo decisionale a bassa latenza.
• Integrare la visione artificiale e la fusione di sensori per l'autonomia robotica.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri di intelligenza artificiale di livello avanzato, sviluppatori di sistemi embedded e ingegneri hardware che desiderano implementare modelli di intelligenza artificiale su dispositivi a basso consumo riducendo al minimo il consumo di energia.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide legate all'esecuzione dell'intelligenza artificiale su dispositivi a basso consumo energetico.
• Ottimizzare le reti neurali per l'inferenza a bassa potenza.
• Utilizzare tecniche di quantizzazione, potatura e compressione del modello.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale su hardware edge con un consumo energetico minimo.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di intelligenza artificiale di livello intermedio, ingegneri embedded e ingegneri robotici che desiderano ottimizzare e distribuire modelli di intelligenza artificiale sulle piattaforme NVIDIA Jetson per applicazioni edge.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale edge e dell'hardware NVIDIA Jetson.
• Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione su dispositivi edge.
• Utilizzare TensorRT per accelerare l'inferenza del deep learning.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale utilizzando JetPack SDK e ONNX Runtime.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di intelligenza artificiale di livello intermedio, ingegneri di apprendimento automatico e architetti di sistema che desiderano ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi le sfide e i requisiti della distribuzione di modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Applica tecniche di compressione dei modelli per ridurre le dimensioni e la complessità dei modelli di intelligenza artificiale.
• Utilizza metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sull'hardware edge.
• Implementare l'eliminazione e altre tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni del modello.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale ottimizzati su vari dispositivi edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e appassionati di tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi dell'Edge AI e i suoi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.
• Implementa soluzioni pratiche di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Valuta e migliora le prestazioni dei modelli distribuiti tramite edge.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti della finanza di livello intermedio, sviluppatori fintech e specialisti di intelligenza artificiale che desiderano implementare soluzioni di intelligenza artificiale Edge nei servizi finanziari.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nei servizi finanziari.
• Implementa sistemi di rilevamento delle frodi utilizzando Edge AI.
• Migliora il servizio clienti attraverso soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.
• Applica l'Edge AI per la gestione del rischio e il processo decisionale.
• Implementa e gestisci le soluzioni Edge AI negli ambienti finanziari.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri industriali di livello intermedio, professionisti della produzione e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano implementare soluzioni di intelligenza artificiale Edge nell'automazione industriale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nell'automazione industriale.
• Implementa soluzioni di manutenzione predittiva utilizzando l'Edge AI.
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale per il controllo qualità nei processi di produzione.
• Ottimizza i processi industriali utilizzando Edge AI.
• Implementa e gestisci soluzioni Edge AI in ambienti industriali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppa e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuisci TensorFlow modelli Lite su vari dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementa pratiche applicazioni Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a urbanisti di livello intermedio, ingegneri civili e project manager di città intelligenti che desiderano sfruttare Edge AI per iniziative di città intelligenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nelle infrastrutture delle smart city.
• Implementa soluzioni Edge AI per la gestione e la sorveglianza del traffico.
• Ottimizza le risorse urbane utilizzando le tecnologie Edge AI.
• Integra l'Edge AI con i sistemi di smart city esistenti.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle implementazioni delle smart city.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti della sicurezza informatica di livello intermedio, amministratori di sistema e ricercatori di etica dell'IA che desiderano proteggere e implementare in modo etico soluzioni di Edge AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi le sfide per la sicurezza e la privacy nell'Edge AI.
• Implementa le best practice per proteggere i dispositivi e i dati edge.
• Sviluppa strategie per mitigare i rischi per la sicurezza nelle implementazioni di Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e garantisci la conformità alle normative.
• Conduci valutazioni e audit di sicurezza per le applicazioni Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri robotici di livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative di sistemi autonomi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale per l'elaborazione in tempo reale su dispositivi edge.
• Implementa soluzioni Edge AI in veicoli autonomi, droni e robotica.
• Progetta e ottimizza i sistemi di controllo utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA autonome.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomedici e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni sanitarie innovative.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nel settore sanitario.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni sanitarie.
• Implementa soluzioni Edge AI nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progetta e implementa sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA per il settore sanitario.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a professionisti, ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale di livello avanzato che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge ed esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora le tecniche avanzate per lo sviluppo e l'ottimizzazione di modelli Edge AI.
• Implementa strategie all'avanguardia per l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizza le prestazioni e l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplora i casi d'uso innovativi e le tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nelle implementazioni di Edge AI.

Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
• Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
• Optimize model performance for limited compute and memory environments.
• Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
• Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'Edge AI per l'IoT.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare TinyML per applicazioni di manutenzione predittiva, rilevamento di anomalie e sensori intelligenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell'IoT.
• Impostare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli ML su microcontrollori a basso consumo.
• Implementare la manutenzione predittiva e il rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un utilizzo efficiente di energia e memoria.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta agli sviluppatori di livello intermedio e ai professionisti IT che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI dall'ideazione all'implementazione pratica, compresa la configurazione e l'implementazione.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di Edge AI.
• Distribuisci e gestisci le applicazioni Edge AI.
• Integra l'Edge AI con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'implementazione dell'Edge AI.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.
• Impostare un ambiente di sviluppo per i progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su microcontrollori a basso consumo.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per implementare applicazioni TinyML del mondo reale.
• Ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'efficienza energetica e i limiti di memoria.

Le Cambricon MLUs (Machine Learning Unità) sono chip AI specializzati ottimizzati per l'inferenza e il training in scenari di edge computing e data center.

Questo corso live guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori intermedio che desiderano creare e distribuire modelli AI utilizzando il framework BANGPy e l'SDK Neuware sui chip Cambricon MLU.

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

• Configurare gli ambienti di sviluppo per BANGPy e Neuware.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli basati su Python e C++ per Cambricon MLUs.
• Distribuire i modelli a dispositivi edge e data center che eseguono il runtime Neuware.
• Integrare i flussi di lavoro ML con funzionalità di accelerazione specifiche di MLU.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Utilizzo pratica di BANGPy e Neuware per lo sviluppo e la distribuzione.
• Esercizi guidati focalizzati sull'ottimizzazione, l'integrazione e il testing.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sul vostro modello di dispositivo Cambricon o caso d'uso, contattateci per organizzare la sessione.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti di Edge AI e delle sue applicazioni introduttive.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e l'architettura di Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa e distribuisci semplici applicazioni Edge AI.
• Identifica e comprendi i casi d'uso e i vantaggi dell'Edge AI.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.