Edge AI Formazione in Torino

Questo corso live e guidato da un instruttore in Torino (online o sul posto) è rivolto a ricercatori di livello avanzato nell'IA, scienziati dei dati e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per l'addestramento di modelli AI su più dispositivi edge, mantenendo la privacy dei dati.

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

• Comprendere i principi e gli vantaggi dell'apprendimento federato nell'Edge AI.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l'addestramento AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare sfide di privacy e sicurezza nell'apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in applicazioni reali.

Questo addestramento interattivo in Torino (online o presenza diretta) è rivolto a professionisti agritech di livello principiante a intermedio, specialisti IoT e ingegneri AI che desiderano sviluppare e implementare soluzioni Edge AI per la coltivazione intelligente.

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

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nell'agricoltura precisionista.
• Implementare sistemi di monitoraggio delle colture e del bestiame guidati dall'IA.
• Sviluppare soluzioni di irrigazione automatizzate e sensoristica ambientale.
• Ottimizzare l'efficienza agricola utilizzando analisi Edge AI in tempo reale.

Questo training live guidato da un instruttore in Torino (online o on-site) si rivolge a professionisti avanzati della sicurezza cyber, ingegneri AI e sviluppatori IoT che desiderano implementare misure di sicurezza robuste e strategie di resilienza per i sistemi Edge AI.

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

• Comprendere i rischi e le vulnerabilità della sicurezza nelle distribuzioni Edge AI.
• Implementare tecniche di crittografia e autenticazione per la protezione dei dati.
• Progettare architetture Edge AI resilienti in grado di resistere alle minacce cyber.
• Applicare strategie di distribuzione sicure della modelli AI nell'ambiente edge.

Questo training live, guidato da un instruttore, a Torino (online o presenziale) è rivolto a tecnologi del retail, sviluppatori AI e analisti di business di livello principiante a intermedio che desiderano applicare soluzioni Edge AI per sistemi di checkout intelligenti, gestione dei magazzini e interazioni personalizzate con i clienti.

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

• Comprendere come l'Edge AI migliora le operazioni del retail e l'esperienza del cliente.
• Implementare sistemi di checkout intelligenti e pagamenti senza cassiere supportati da IA.
• Ottimizzare la gestione dei magazzini con il tracking in tempo reale ed analitica.
• Utilizzare visione artificiale e IA per esperienze personalizzate nel punto vendita.

Questo corso live, guidato da un instruttore, a Torino (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermediori nel settore delle telecomunicazioni, ingegneri AI e specialisti IoT che desiderano esplorare come le reti 5G accelerino le applicazioni Edge AI.

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

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto sull'Edge AI.
• Distribuire modelli AI ottimizzati per applicazioni a bassa latenza in ambienti 5G.
• Implementare sistemi di decisione in tempo reale utilizzando Edge AI e connettività 5G.
• Ottimizzare i carichi di lavoro AI per una prestazione efficiente sui dispositivi edge.

Questo training guidato dall'insegnante (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di AI embedded intermedi e specialisti di edge computing che desiderano affinare ed ottimizzare modelli AI leggeri per la distribuzione su dispositivi con risorse limitate.

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

• Selezionare e adattare modelli pre-addestrati idonei per la distribuzione al bordo.
• Applicare tecniche di quantizzazione, taglio e altre strategie di compressione per ridurre le dimensioni del modello e il ritardo.
• Affinare i modelli utilizzando l'apprendimento transfer per ottenere prestazioni specifiche della task.
• Distribuire modelli ottimizzati su piattaforme hardware edge reali.

Questo training live guidato da un istruttore in Torino (online o sul posto) è rivolto a ingegneri di visione artificiale, sviluppatori AI e professionisti IoT di livello intermedio-avanzato che desiderano implementare e ottimizzare modelli di visione artificiale per il processing in tempo reale sui dispositivi edge.

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

• Comprendere le basi dell'Edge AI e le sue applicazioni nella visione artificiale.
• Distribuire modelli di deep learning ottimizzati sui dispositivi edge per l'analisi in tempo reale di immagini e video.
• Utilizzare framework come TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK per la distribuzione dei modelli.
• Ottimizzare i modelli AI per le prestazioni, l'efficienza energetica e la inferenza a bassa latenza.

Questo training live guidato da un istruttore in Torino (online o in presenza) si rivolge a ingegneri embedded di livello intermedio, sviluppatori IoT e ricercatori AI che desiderano implementare tecniche TinyML per applicazioni basate su IA su hardware ad alta efficienza energetica.

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

• Comprendere le basi della TinyML e dell'edge AI.
• Distribuire modelli leggeri di IA su microcontrollori.
• Otmizzare l'inferenza AI per il consumo energetico ridotto.
• Integrare TinyML con applicazioni IoT reali.

Questo training live guidato dall'instructor in Torino (online o on-site) è rivolto a ingegneri di robotica, sviluppatori AI e specialisti di automatizzazione di livello intermedio e avanzato che desiderano implementare Edge AI per applicazioni di robotica.

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

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Distribuire modelli AI su dispositivi edge per la robotica in tempo reale.
• Ottimizzare le prestazioni di AI per decisioni a bassa latenza.
• Integrare visione artificiale e fusione dei sensori per l'autonomia robotica.

Questo training live guidato dall'insegnante in Torino (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 da un istruttore in Torino (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 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.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Torino 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.

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 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.

Edge AI è la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale direttamente su dispositivi e macchine all'estrema periferia della rete, che permette una presa di decisioni in tempo reale con latenza minima.

Questo corso guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti avanzati degli sistemi embedded e IoT che desiderano distribuire sistemi logici e controlli basati sull'IA in ambienti di produzione dove velocità, affidabilità e operazioni offline sono critiche.

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

• Comprendere l'architettura e i benefici dei sistemi IA all'estrema periferia.
• Costruire ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione su dispositivi embedded.
• Usare strumenti come TensorFlow Lite e OpenVINO per inferenza a bassa latenza.
• Integrare l'intelligenza all'estrema periferia con sensori, attuatori ed protocolli industriali.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni pratiche.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, contattateci per organizzare l'incontro.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Torino (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 dal formatore in Torino (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 guidato dall'insegnante (online o in presenza) è rivolto a professionisti intermedio livello della cybersecurity, amministratori di sistemi e ricercatori nell'etica dell'IA che desiderano garantire la sicurezza ed un deploy etico delle soluzioni Edge AI.

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

• Comprendere le sfide relative alla sicurezza e all'intimità nell'Edge AI.
• Implementare le migliori pratiche per la protezione dei dispositivi Edge e dei dati.
• Sviluppare strategie per mitigare i rischi di sicurezza nelle implementazioni Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche ed assicurarsi il rispetto delle normative.
• Eseguire valutazioni e ispezioni della sicurezza per le applicazioni Edge AI.

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 e guidato dall'insegnante in Torino (online o presenza) è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomédici e sviluppatori AI che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative nel settore sanitario.

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

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

L'Edge AI consente di eseguire modelli di intelligenza artificiale direttamente su dispositivi embedded o a risorse limitate, riducendo la latenza e il consumo energetico mentre aumenta l'autonomia e la privacy nei sistemi robotici.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a sviluppatori embedded e ingegneri robotici di livello intermedio che desiderano implementare tecniche di inferenza e ottimizzazione del machine learning direttamente sul hardware robotico utilizzando TinyML e framework Edge AI.

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

• Comprendere i principi fondamentali di TinyML e Edge AI per la robotica.
• Convertire e distribuire modelli AI per l'inferenza sul dispositivo.
• Ottimizzare i modelli per velocità, dimensione ed efficienza energetica.
• Integrare sistemi Edge AI nelle architetture di controllo robotico.
• Valutare le prestazioni e l'accuratezza in scenari reali.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercitazioni pratiche utilizzando toolchain TinyML e Edge AI.
• Esercizi pratici su piattaforme hardware embedded e robotiche.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo addestramento guidato dal formatore in Torino (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.

Lo strumento Huawei Ascend CANN abilita potenti inferenze AI sui dispositivi di bordo come l'Ascend 310. CANN fornisce strumenti essenziali per compilare, ottimizzare e distribuire modelli in ambienti con limitazioni di calcolo e memoria.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è rivolta a sviluppatori AI intermedi e integratori che desiderano distribuire ed ottimizzare modelli sui dispositivi di bordo Ascend utilizzando la catena degli strumenti CANN.

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

• Preparare e convertire modelli AI per l'Ascend 310 utilizzando gli strumenti CANN.
• Creare pipeline di inferenza leggere utilizzando MindSpore Lite e AscendCL.
• Ottimizzare le prestazioni del modello per ambienti limitati in termini di calcolo e memoria.
• Distribuire e monitorare applicazioni AI nelle situazioni reali di bordo.

Formato del corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Lavoro pratica con modelli specifici di bordo e scenari.
• Esempi viventi di distribuzione su hardware virtuale o fisico di bordo.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'incontro.

Questo addestramento guidato da un docente in Torino (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.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Torino (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.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in presenza) a Torino 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 corso interattivo, tenuto da un instruttore (online o in sede), è rivolto a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori AI che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

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

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni AI ai bordo della rete.
• Configurare un ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su microcontrollori a bassa potenza.
• Utilizzare TensorFlow Lite e Edge Impulse per implementare applicazioni reali di TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI per l'efficienza energetica e le limitazioni 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.

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.

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.