hong-kong現場Edge AI培訓

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向高級AI研究人員、數據科學家和安全專家，旨在幫助他們實現Federated Learning技術，以在多個邊緣設備上訓練AI模型，同時保護數據隱私。

通過本課程，學員將能夠：

• 理解Federated Learning在Edge AI中的原理和優勢。
• 使用TensorFlow Federated和PyTorch實現Federated Learning模型。
• 優化分佈式邊緣設備上的AI訓練。
• 解決Federated Learning中的數據隱私和安全挑戰。
• 在實際應用中部署和監控Federated Learning系統。

本課程爲講師主導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向初級到中級水平的農業科技專業人士、物聯網專家和AI工程師，旨在幫助他們開發和部署邊緣AI解決方案，用於智能農業。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解邊緣AI在精準農業中的作用。
• 實施AI驅動的作物和牲畜監測系統。
• 開發自動化灌溉和環境感知解決方案。
• 利用即時邊緣AI分析優化農業效率。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向高級網絡安全專業人士、AI工程師和物聯網開發者，旨在幫助他們爲Edge AI系統實施強大的安全措施和彈性策略。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI部署中的安全風險和漏洞。
• 實施加密和認證技術以保護數據。
• 設計能夠抵禦網絡威脅的彈性Edge AI架構。
• 在邊緣環境中應用安全的AI模型部署策略。

本課程爲講師指導的培訓，在 hong-kong（線上或線下）進行，面向初學者到中級水平的零售技術專家、AI 開發者和業務分析師，旨在幫助他們應用 Edge AI 解決方案於智能結賬系統、庫存管理和個性化客戶互動。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解 Edge AI 如何提升零售運營和客戶體驗。
• 實施基於 AI 的智能結賬和無收銀員支付系統。
• 通過即時跟蹤和分析優化庫存管理。
• 利用計算機視覺和 AI 實現個性化店內體驗。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級電信專業人員、AI工程師和物聯網專家，旨在探討5G網絡如何加速邊緣AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解5G技術的基礎知識及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用優化的AI模型。
• 利用邊緣AI和5G連接實現即時決策系統。
• 優化AI工作負載，提升邊緣設備的性能。

本課程爲講師指導的hong-kong線下或線上培訓，面向中級嵌入式AI開發者和邊緣計算專家，旨在微調和優化輕量級AI模型，以便在資源受限的設備上部署。

通過本課程，學員將能夠：

• 選擇並適配適合邊緣部署的預訓練模型。
• 應用量化、剪枝和其他壓縮技術，以減少模型大小和延遲。
• 使用遷移學習微調模型，以實現特定任務的性能。
• 在真實的邊緣硬件平臺上部署優化後的模型。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望實現和優化用於邊緣設備即時處理的計算機視覺模型的中高級計算機視覺工程師、AI開發者和物聯網專業人士。

通過本課程，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣AI的基礎知識及其在計算機視覺中的應用。
• 在邊緣設備上部署優化的深度學習模型，用於即時圖像和視頻分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架進行模型部署。
• 優化AI模型，以提高性能、能效和低延遲推理。

本次由講師主導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望在高能效硬件上實現AI驅動的TinyML技術的中級嵌入式工程師、物聯網開發者和AI研究人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML和邊緣AI的基礎知識。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化AI推理以實現低功耗。
• 將TinyML與實際物聯網應用集成。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中高級機器人工程師、AI開發人員和自動化專家，旨在幫助他們爲機器人應用實施Edge AI。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在自主系統中的角色。
• 在邊緣設備上部署AI模型，實現即時機器人操作。
• 優化AI性能，實現低延遲決策。
• 整合計算機視覺和傳感器融合，實現機器人自主性。

这门hong-kong实用课程将指导您在资源受限的设备上部署智能体式 AI。学习使用 Python、TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile 构建、优化和管理用于本地推理的轻量级智能体，从而提升速度、隐私性和可靠性。

本次由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望將AI模型部署在低功耗設備上並最大限度減少能耗的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
• 優化神經網絡以進行低功耗推理。
• 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
• 以最小功耗在邊緣硬件上部署AI模型。

本課程由講師主導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向中級AI開發人員、嵌入式工程師和機器人工程師，旨在優化並部署AI模型於NVIDIA Jetson平臺，適用於邊緣應用。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣AI和NVIDIA Jetson硬件的基礎知識。
• 優化AI模型以便在邊緣設備上部署。
• 使用TensorRT加速深度學習推理。
• 使用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望優化AI模型以在邊緣設備上部署的中級AI開發者、機器學習工程師和系統架構師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
• 應用模型壓縮技術，減少AI模型的規模和複雜性。
• 利用量化方法，提升模型在邊緣硬件上的效率。
• 實施剪枝和其他優化技術，提升模型性能。
• 在各種邊緣設備上部署優化後的AI模型。

此課程為授課者帶領的培訓，採用hong-kong（線上或線下）形式。課程對象為具備中等程度的開發者、數據科學家及技術愛好者，旨在培養其在各種應用場景中於邊緣設備部署AI模型的實務技能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣AI的原理及其優勢。
• 設定並配置邊緣運算環境。
• 開發、訓練並優化AI模型，以適應邊緣部署需求。
• 在邊緣設備上實作可行的AI解決方案。
• 評估並提升部署於邊緣端模型的性能。
• 處理邊緣AI應用中的倫理與安全性考量。

本課程由講師主導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望在金融服務中實施邊緣AI解決方案的中級金融專業人士、金融科技開發者和AI專家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI在金融服務中的作用。
• 使用邊緣AI實施欺詐檢測系統。
• 通過AI驅動解決方案提升客戶服務。
• 應用邊緣AI進行風險管理和決策。
• 在金融環境中部署和管理邊緣AI解決方案。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望將邊緣AI解決方案應用於工業自動化的中級工業工程師、製造專業人員和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解邊緣AI在工業自動化中的作用。
• 使用邊緣AI實施預測性維護解決方案。
• 在製造過程中應用AI技術進行質量控制。
• 使用邊緣AI優化工業流程。
• 在工業環境中部署和管理邊緣AI解決方案。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和AI從業者，旨在幫助他們利用TensorFlow Lite開發Edge AI應用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
• 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
• 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。

本次由講師主導的線下或線上培訓，面向中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理，旨在幫助他們利用Edge AI推動智慧城市項目。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
• 實施Edge AI解決方案，用於交通管理和監控。
• 利用Edge AI技術優化城市資源。
• 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
• 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級網絡安全專業人士、系統管理員和AI倫理研究人員，旨在幫助他們安全且合乎倫理地部署邊緣AI解決方案。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI中的安全與隱私挑戰。
• 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
• 制定緩解邊緣AI部署中安全風險的策略。
• 解決倫理問題並確保合規。
• 對邊緣AI應用進行安全評估和審計。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發者和AI研究人員，旨在幫助他們利用Edge AI技術開發創新的自主系統解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署用於邊緣設備即時處理的AI模型。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人中實施Edge AI解決方案。
• 使用Edge AI設計和優化控制系統。
• 解決自主AI應用中的倫理和監管問題。

本課程由講師主導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向中級醫療專業人員、生物醫學工程師和人工智能開發者，旨在利用邊緣人工智能開發創新醫療解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解邊緣人工智能在醫療中的作用和優勢。
• 爲醫療應用開發和部署邊緣設備上的人工智能模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣人工智能解決方案。
• 使用邊緣人工智能設計和部署患者監護系統。
• 處理醫療人工智能應用中的倫理和法規問題。

此21小時的hong-kong培訓課程，指導IT架構師設計下一代分佈式系統。探索6G、邊緣計算與AI整合，以實現低延遲、可擴展的基礎設施。獲得名貴實操技能，構建安全、韌性且智能的邊緣架構，滿足未來商業需求。

本次講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望掌握邊緣AI最新進展、優化AI模型以進行邊緣部署，並探索各行業專門應用的高級AI從業者、研究人員和開發者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
• 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
• 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣AI部署中的高級倫理和安全問題。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級物聯網開發者、嵌入式工程師和AI從業者，旨在幫助他們實現TinyML在預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網項目搭建TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實現預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，提高功耗和內存使用效率。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向中級開發人員和IT專業人員，旨在幫助他們全面瞭解邊緣AI，從概念到實際實現，包括設置和部署。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI的基本概念。
• 設置和配置邊緣AI環境。
• 開發、訓練和優化邊緣AI模型。
• 部署和管理邊緣AI應用。
• 將邊緣AI與現有系統和工作流集成。
• 解決邊緣AI實施中的倫理問題和最佳實踐。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級嵌入式系統工程師和AI開發者，旨在幫助他們使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
• 爲TinyML項目設置開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse實現實際TinyML應用。
• 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。

本課程爲講師指導的培訓，在 hong-kong（線上或線下）進行，面向希望瞭解 Edge AI 基礎知識及其入門應用的初級開發者和 IT 專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解 Edge AI 的基本概念和架構。
• 設置和配置 Edge AI 環境。
• 開發和部署簡單的 Edge AI 應用。
• 識別並理解 Edge AI 的用例和優勢。