Tento 5denní kurz poskytne účastníkům základ pro integraci umělé inteligence s IoT a umožní jim vytvářet inovativní a chytré projekty v různých oblastech.
  • AIIOTEH
  • Délka 5 dní
  • 75 ITK bodů
  • 2 termíny
  • Praha (59 500 Kč)

    Brno (59 500 Kč)

    Bratislava (2 380 €)

Tento 5denní kurz poskytne účastníkům základ pro integraci umělé inteligence s IoT a umožní jim vytvářet inovativní a chytré projekty v různých oblastech.

»
  • Inženýři / analytici kybernetické bezpečnosti
  • Správci sítí a systémoví administrátoři
  • Inženýři a vývojáři dronů a robotiky
  • Operátoři dronů
  • Vyšetřovatelé digitální forenzní analýzy
  • Penetrační testeři
  • Pracovníci v oblasti cloud computing
  • Manažeři projektů v cloudu
  • Podpora provozu se zájmem o kariérní postup
  • Porozumět základům IoT a AI
  • Nastavit a konfigurovat vývojové desky pro projekty IoT s podporou AI
  • Vyvíjet a nasazovat AI modely pro různé aplikace IoT
  • Vytvářet a integrovat IoT systémy pro chytré domácnosti, průmyslové aplikace a chytrá města
  • Analyzovat a vizualizovat data z IoT zařízení pomocí AI a cloudových platforem
  • Implementovat komplexní IoT řešení s podporou AI jako závěrečný projekt

Každý účastník získá 6-měsíční přístup k Premier Private Lab-Range

Modul 1: Úvod do AI a IoT
  • Základy IoT / Umělé inteligence
  • Úvod do konceptů AI a její význam v IoT
  • Přehled strojového učení (ML) a hlubokého učení (DL)
  • Klíčové rámce AI a nástroje pro IoT (TensorFlow, PyTorch, OpenCV)
Modul 2: Nastavení vývojového prostředí
  • Úvod do vývojových platforem pro IoT
  • Možnosti umělé inteligence pro IoT zařízení
  • Protokoly komunikace pro IoT
  • Detailní pohled na MQTT, HTTP, CoAP a další protokoly
  • Nastavení základního MQTT serveru
  • Připojení senzorů a aktuátorů k vývojové desce
Modul 3: Manipulace s daty
  • Delta Lake a Databricks
  • Sběr dat
  • Nevyužitelná data = žádné ML
  • Streamování dat do IoT Hubu
  • Z-spike detekce anomálií
Modul 4: Strojové učení pro IoT
  • IoT senzory s detekcí anomálií
  • Regrese s IoMT
  • Klasifikace senzorů pomocí rozhodovacích stromů
  • Hluboké učení prediktivní údržby
  • Detekce obličejů
Modul 5: Hluboké učení
  • Analýza dopravních vzorů pomocí AI
  • Detekce pádu pomocí Keras
  • LSTM k predikci selhání zařízení
  • Nasazení modelů
Modul 6: Techniky AI pro detekci anomálií v IoT
  • Z-Spikes pomocí Sense HAT na Rpi
  • Použití autoencoderů v označených datech
  • Isolated Forest
  • Anomálie na okraji
Modul 7: Integrace do cloudu a analýza dat
  • Integrace IoT s cloudovými platformami
  • Přehled cloudových platforem (AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT)
  • Připojení IoT zařízení do cloudu
Modul 8: Počítačové vidění
  • Nasazení kamery s OpenCV
  • Hluboké neuronové sítě a Caffe
  • Detekce objektů s NVIDIA Jetson Nano
  • PyTorch na GPU
Modul 9: Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
  • Převod řeči na text
  • Luis (porozumění jazyku s Microsoftem)
  • Nasazení chytrých botů
  • Vylepšení botů s QnA
Modul 10: Optimalizace MCU
  • ESP32 pro IoT v Azure
  • Streamování strojového učení s Kafka a Spark
  • Obohacení dat s Kafka
Modul 11: Nasazení na okrajová zařízení
  • Aktualizace OTA
  • Přesun na web s TensorFlow.js
  • Mobilní model
  • Distribuované strojové učení pomocí Fog computingu
Aktuální nabídka
Školicí místo
Jazyk kurzu

Uvedené ceny jsou bez DPH.