Edge AI Formazione in Torino

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), è rivolto a ricercatori di intelligenza artificiale, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli AI su più dispositivi edge mantenendo alta la privacy dei dati.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i benefici dell’apprendimento federato nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale in Edge.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l’addestramento dei modelli AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy e alla sicurezza nell’ambito dell’apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in contesti reali.

Questo corso pratico guidato da istruttori in Torino (online o in sede) si rivolge a professionisti dell’agrotecnologia, specialisti IoT ed ingegneri AI alle prime armi o di livello intermedio che desiderano sviluppare e implementare soluzioni Edge AI per un’agricoltura intelligente.

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

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nell’agricoltura di precisione.
• Implementare sistemi di monitoraggio delle colture e del bestiame basati sull’IA.
• Sviluppare soluzioni automatizzate per l’irrigazione e il rilevamento ambientale.
• Ottimizzare l’efficienza agricola sfruttando l’analisi in tempo reale fornita dall'Edge AI.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è rivolto a professionisti avanzati nel campo della sicurezza informatica, ingegneri dell’IA e sviluppatori IoT desiderosi di implementare misure di sicurezza efficaci e strategie di resilienza per i sistemi Edge AI.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i rischi e le vulnerabilità legati all’implementazione dei sistemi Edge AI.
• Applicare tecniche di crittografia e autenticazione per la protezione dei dati.
• Progettare architetture Edge AI resilienti in grado di resistere a attacchi informatici.
• Utilizzare strategie sicure per il deployment dei modelli di intelligenza artificiale negli ambienti edge.

Questo corso formativo con docente presente in Torino (online o in sede) è rivolto a professionisti tecnologici del settore della vendita al dettaglio, sviluppatori di intelligenza artificiale e analisti aziendali, di livello principiante o intermedio, interessati ad applicare soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale ai bordi per sistemi di cassa intelligenti, gestione delle scorte e esperienze personalizzate per i clienti.

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

• Comprendere come l’Intelligenza Artificiale ai bordi contribuisca a migliorare le operazioni commerciali e l’esperienza del cliente.
• Implementare sistemi di cassa intelligenti azionati da intelligenza artificiale, privi di addetti alla cassa e di pagamenti manuali.
• Ottimizzare la gestione delle scorte grazie al monitoraggio in tempo reale e all’analisi dei dati.
• Sfruttare la visione artificiale e l’intelligenza artificiale per creare esperienze personalizzate all’interno del negozio.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da istruttori Torino (online o in presenza), si rivolge a professionisti delle telecomunicazioni di livello intermedio, ingegneri dell’intelligenza artificiale e specialisti dell’IoT che desiderano comprendere come le reti 5G possano accelerare lo sviluppo di applicazioni basate su Edge AI.

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

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto sull’Edge AI.
• Implementare modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per applicazioni a bassa latenza negli ambienti 5G.
• Realizzare sistemi in grado di prendere decisioni in tempo reale mediante l’utilizzo combinato di Edge AI e connettività 5G.
• Ottimizzare i carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale per garantirne un funzionamento efficiente sui dispositivi edge.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), è indirizzato a sviluppatori di intelligenza artificiale per sistemi embedded e specialisti del calcolo distribuito desiderosi di ottimizzare modelli AI leggeri per l’utilizzo su dispositivi con risorse limitate.

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

• Selezionare e adattare modelli pre-addestrati idonei al deployment su dispositivi Edge.
• Applicare tecniche di quantizzazione, pruning e altre metodologie di compressione per ridurre le dimensioni del modello e i tempi di elaborazione.
• Ottimizzare i modelli tramite il transfer learning al fine di ottenere prestazioni adeguate ai compiti specifici.
• Implementare modelli ottimizzati su piattaforme hardware Edge reali.

Questo corso formativo live, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è destinato a ingegneri della visione artificiale, sviluppatori di AI e professionisti IoT di livello intermedio ed avanzato che vogliono implementare e ottimizzare modelli per l’elaborazione in tempo reale su dispositivi all'Edge.

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

• Comprendere i principi fondamentali dell’Intelligenza Artificiale all'Edge e le sue applicazioni nella visione artificiale.
• Implementare modelli di deep learning ottimizzati su dispositivi periferici per l’analisi in tempo reale di immagini e video.
• Utilizzare strumenti come TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK per il deployment dei modelli.
• Ottimizzare i modelli AI in termini di efficienza, consumo energetico e bassa latenza durante l’inferenza.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore ed erogato in modalità online o in presenza, è rivolto a ingegneri embedded di livello intermedio, sviluppatori IoT e ricercatori AI che desiderano implementare tecniche TinyML per applicazioni basate su intelligenza artificiale su hardware a basso consumo.

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

• Comprendere i concetti fondamentali di TinyML e dell’AI su dispositivi edge.
• Distribuire modelli AI leggeri sui microcontrollori.
• Ottimizzare l’inferenza AI per ridurre al minimo il consumo energetico.
• Integrare TinyML in applicazioni IoT reali.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori Torino (in modalità online o in sede), si rivolge a ingegneri robotici, sviluppatori di intelligenza artificiale e specialisti dell’automazione di livello intermedio ed avanzato che desiderano applicare l’Intelligenza Artificiale all’Edge alle applicazioni robotiche.

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

• Comprendere il ruolo dell’Intelligenza Artificiale all’Edge nei sistemi autonomi.
• Distribuire modelli AI su dispositivi edge per consentire operazioni robotiche in tempo reale.
• Ottimizzare le prestazioni dell’AI al fine di garantire una presa di decisione a bassa latenza.
• Integrare la visione artificiale e la fusione dei sensori per l’autonomia robotica.

Questo corso formativo guidato da istruttori in Torino (online o in presenza) è indirizzato a ingegneri AI di livello avanzato, sviluppatori embedded ed esperti hardware che desiderano implementare modelli di IA su dispositivi a basso consumo, riducendo al minimo l’utilizzo energetico.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide legate all’applicazione dell’IA su dispositivi a basso consumo.
• Ottimizzare le reti neurali per un funzionamento energeticamente efficiente.
• Applicare metodi come la quantizzazione, la pruning e la compressione dei modelli AI.
• Distribuire soluzioni di IA sull’hardware edge con consumo energetico minimo.

Acest curs practic, condus de instructori Torino (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor AI de nivel intermediar, inginerilor în sisteme embedded și inginerilor robotici care doresc să optimizeze și să implementeze modele AI pe platformele NVIDIA Jetson pentru aplicații periferice.

La finalul cursului, participanții vor putea:

• Comprehenderea fundamentelor AI la marginea rețelei și a hardware-ului NVIDIA Jetson.
• Optimizarea modelelor AI pentru implementare pe dispozitive periferice.
• Utilizarea lui TensorRT pentru accelerarea inferenței în învățarea profundă.
• Implementarea modelelor AI cu ajutorul SDK-ului JetPack și al lui ONNX Runtime.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori Torino (in modalità online o in presenza), è rivolto a sviluppatori di intelligenza artificiale, ingegneri del machine learning e architetti di sistemi di livello intermedio che desiderano ottimizzare i modelli AI per il loro impiego su dispositivi edge.

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

• Comprendere le sfide e i requisiti legati alla distribuzione dei modelli AI su dispositivi edge.
• Applicare tecniche di compressione per ridurre le dimensioni e la complessità dei modelli AI.
• Utilizzare metodi di quantizzazione per migliorare l’efficienza dei modelli sull’hardware edge.
• Implementare tecniche come la rimozione dei neuroni superflui e altre strategie ottimizzative per aumentarne le prestazioni.
• Distribuire modelli AI ottimizzati su diversi tipi di dispositivi edge.

Questa formazione live, guidata da un docente in Torino (online o in sede), è rivolta a sviluppatori, data scientist e appassionati di tecnologia di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nel deployment di modelli di AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

A fine formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i relativi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di AI per il deployment su edge.
• Implementare soluzioni di AI pratiche su dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli deployment su edge.
• Affrontare considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Si tratta di un corso formativo dal vivo tenuto da istruttori in Torino (in modalità online o in presenza), rivolto a professionisti del settore finanziario di livello intermedio, sviluppatori Fintech e specialisti dell’intelligenza artificiale desiderosi di implementare soluzioni Edge AI nei servizi finanziari.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’Edge AI nel settore finanziario.
• Implementare sistemi di rilevamento delle frodi sfruttando l’Edge AI.
• Migliorare il servizio clienti grazie a soluzioni basate su intelligenza artificiale.
• Utilizzare l’Edge AI per la gestione dei rischi e il supporto alle decisioni aziendali.
• Distribuire e gestire soluzioni Edge AI in ambienti finanziari.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è rivolto a ingegneri industriali di livello intermedio, professionisti della produzione e sviluppatori di AI desiderosi di implementare soluzioni Edge AI nell’ambito dell’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 sfruttando l’Edge AI.
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale al controllo della qualità nei processi produttivi.
• Ottimizzare i processi industriali mediante l’utilizzo dell’Edge AI.
• Distribuire e gestire soluzioni Edge AI in ambienti industriali.

Questo corso, tenuto da un istruttore in forma live Torino (online o in sede), è rivolto a sviluppatori, data scientist e professionisti dell’AI di livello intermedio interessati ad applicare TensorFlow Lite nelle soluzioni edge.

Alla fine del percorso formativo i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell’Intelligenza Artificiale edge.
• Sviluppare e 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.
• Realizzare applicazioni pratiche di Intelligenza Artificiale edge con TensorFlow Lite.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), è indirizzato a urbanisti, ingegneri civili e responsabili di progetti per città intelligenti con livello intermedio che desiderano sfruttare l’AI in prossimità nelle proprie iniziative.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’AI in prossimità nelle infrastrutture urbane.
• Implementare soluzioni basate sull’AI in prossimità per la gestione del traffico e il monitoraggio.
• Ottimizzare l’utilizzo delle risorse urbane grazie alle tecnologie di AI in prossimità.
• Integrare l’AI in prossimità nei sistemi esistenti delle città intelligenti.
• Affrontare le questioni etiche e normative legate all’impiego dell’AI in prossimità nelle città.

Questo corso di formazione dal vivo, tenuto da un istruttore Torino (online o in presenza), si rivolge a professionisti della cybersecurity di livello intermedio, amministratori di sistema e ricercatori sull’etica dell’AI che desiderano implementare soluzioni AI Edge in modo sicuro ed etico.

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

• Comprendere le sfide in materia di sicurezza e privacy nell’AI Edge.
• Applicare le migliori pratiche per proteggere i dispositivi edge e i relativi dati.
• Elaborare strategie efficaci per attenuare i rischi di sicurezza nelle implementazioni AI Edge.
• Tenere conto delle considerazioni etiche e garantire la conformità normativa.
• Effettuare valutazioni e audit di sicurezza sulle applicazioni AI Edge.

Si tratta di un corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori Torino (in modalità online o in presenza), rivolto a ingegneri robotici di livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori nell’ambito dell’IA che desiderano sfruttare l’Edge AI per creare innovativi sistemi autonomi.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell’Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale per l’elaborazione in tempo reale su dispositivi ai margini della rete.
• Implementare soluzioni Edge AI nei veicoli autonomi, nei droni e nella robotica.
• Progettare e ottimizzare i sistemi di controllo mediante l’utilizzo dell’Edge AI.
• Affrontare le questioni etiche e normative legate alle applicazioni di intelligenza artificiale autonoma.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità online o in presenza, è rivolto a professionisti del settore sanitario, ingegneri biomedici e sviluppatori di AI di livello intermedio che desiderano avvalersi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per creare soluzioni sanitarie innovative.

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

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nel contesto sanitario.
• Sviluppare e distribuire modelli di AI su dispositivi edge per applicazioni mediche.
• Implementare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale agli estremi nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti sfruttando questa tecnologia.
• Affrontare le questioni etiche e normative legate all’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Torino (online o in presenza), è rivolto a professionisti esperti di AI, ricercatori e sviluppatori che desiderano padroneggiare le ultime innovazioni nel campo dell’AI all’edge, ottimizzare i propri modelli per l’implementazione su dispositivi edge ed esplorare applicazioni specialistiche in diversi settori.

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

• Approfondire le tecniche avanzate per lo sviluppo e l’ottimizzazione dei modelli AI all’edge.
• Implementare strategie innovative per la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge.
• Utilizzare strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di AI all’edge.
• Ottimizzare le prestazioni ed l’efficienza delle soluzioni basate su AI all’edge.
• Esplorare casi d’uso innovativi e tendenze emergenti nell’ambito dell’AI all’edge.
• Affrontare le questioni etiche e di sicurezza più complesse legate all’implementazione di AI all’edge.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Torino (online o in sede), si rivolge a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti del settore desiderosi di utilizzare l'Edge AI per potenziare le applicazioni IoT grazie ad analisi intelligenti dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e il suo utilizzo nell'ambito IoT.
• Configurare correttamente gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge destinati alle applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la presa di decisioni nei sistemi IoT.
• Integrare l'Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le best practice nell'ambito dell'utilizzo dell'Edge AI per le applicazioni IoT.

Questo corso formativo guidato da istruttori in Torino (online o presenziale) è indirizzato a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell’AI che desiderano implementare TinyML per la manutenzione predittiva, il rilevamento delle anomalie e le applicazioni basate su sensori intelligenti.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell’ambito IoT.
• Configurare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare ed distribuire modelli ML su microcontrollori a bassissimo consumo energetico.
• Implementare soluzioni di manutenzione predittiva e rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un uso efficiente di energia e memoria.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è rivolto a sviluppatori e professionisti IT di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione approfondita dell’Edge AI, dal concetto alla sua effettiva implementazione, inclusa la configurazione e il deploy.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell’Edge AI.
• Configurare e preparare correttamente gli ambienti per l’Edge AI.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di intelligenza artificiale per dispositivi periferici.
• Distribuire e gestire applicazioni basate sull’Edge AI.
• Integrare l’Edge AI nei sistemi e nei flussi di lavoro esistenti.
• Affrontare le problematiche etiche e applicare le migliori pratiche nell’implementazione dell’Edge AI.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), è indirizzato a ingegneri di sistemi embedded e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano implementare modelli di machine learning su microcontrollori con l’ausilio di TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche e pratiche di TinyML e i suoi vantaggi applicativi.
• Configurare correttamente l’ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su dispositivi a basso consumo energetico.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per sviluppare applicazioni concrete in campo TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI tenendo conto delle limitazioni energetiche e della capacità di memoria dei dispositivi.

Questo corso intensivo con docente in Torino (online o in aula) è rivolto a sviluppatori e professionisti IT alle prime armi che desiderano comprendere i fondamenti dell’Edge AI e le sue principali applicazioni.

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

• Comprendere i concetti fondamentali e l’architettura dell’Edge AI.
• Configurare correttamente gli ambienti necessari all’utilizzo dell’Edge AI.
• Sviluppare e distribuire applicazioni Edge AI di base.
• Identificare i casi d’uso tipici e i vantaggi offerti dall’Edge AI.

In questo corso completo si sfrutta il potenziale trasformativo dell’AI grazie all’agilità offerta dall’elaborazione edge. I partecipanti impareranno a distribuire modelli AI direttamente sui dispositivi edge, approfondendo le architetture CNN fino alle tecniche più avanzate di distillazione della conoscenza e apprendimento federato. Grazie a esercitazioni pratiche, acquisiranno competenze fondamentali per ottimizzare l’efficienza dei modelli AI in contesti che richiedono elaborazione e decisioni in tempo reale ai margini della rete.