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Federated Learning and Edge AI

 21 時間：
這個由導師主導的現場培訓課程旨在教導高級人工智慧研究人員、數據科學家和安全專家，讓他們能夠在多個邊緣設備上實現聯邦學習技術來訓練人工智慧模型，同時保持數據隱私。 通過這次培訓，參加者將能夠：
  • 了解聯邦學習在Edge AI中的原則和好處。
  • 使用TensorFlow Federated 和 PyTorch 實現聯邦學習模型。
  • 優化分佈式邊緣設備的人工智慧訓練。
  • 解決聯邦學習中的數據隱私和安全挑戰。
  • 在實際應用中部署和監控聯邦學習系統。
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Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring

 21 時間：
這門由講師主導的現場培訓課程（在線或現場）旨在幫助初學者到中級的農技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師，幫助他們開發和部署智慧農業的Edge AI解決方案。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解Edge AI在精準農業中的作用。
  • 實施基於AI的作物和畜牧監測系統。
  • 制定自動化灌溉和環境感測解決方案。
  • 使用實時Edge AI分析來優化農業效率。
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Building Secure and Resilient Edge AI Systems

 21 時間：
本课程面向希望为澳門系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。 培训结束时，学员将能够：
  • 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
  • 实施数据保护的加密和身份验证技术。
  • 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
  • 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。
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Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations

 21 時間：
本課程是針對希望應用Edge AI解決方案的初級至中級零售技術專家、AI開發人員和業務分析師的面授在線實時培訓，旨在智能結帳系統、庫存管理和個性化客戶參與。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解Edge AI如何提升零售業務和客戶體驗。
  • 實施智能結帳和無收銀員支付系統的AI技術。
  • 利用實時跟蹤和分析優化庫存管理。
  • 利用計算機視覺和AI為店內客戶提供個性化體驗。
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5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications

 21 時間：
這項面向中級電信專業人員、AI 工程師和物聯網專家的講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在探討5G網絡如何加速Edge AI應用程序。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解5G技術的基本原理及其對Edge AI的影響。
  • 在5G環境中部署針對低延遲應用程序優化的AI模型。
  • 利用Edge AI和5G連接實現實時決策系統。
  • 優化邊緣設備的AI工作負載，以提高性能。
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Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing

 21 時間：
本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训，参与者将能够：
  • 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
  • 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型，以实现对图像和视频的实时分析。
  • 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
  • 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。
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TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

 21 時間：
This instructor-led, live training in 澳門 (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.
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Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems

 21 時間：
這門由講師主導的現場培訓課程旨在讓中級到高級的機器人工程師、人工智慧開發人員和希望為機器人應用實現Edge AI的自動化專家參加。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解Edge AI在自治系統中的作用。
  • 在邊緣設備上部署AI模型，以實現實時機器人技術。
  • 優化人工智慧在低延遲決策中的性能。
  • 整合電腦視覺和傳感器融合，以實現機器人的自主。
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Low-Power AI: Optimizing Edge AI for Energy-Efficient Devices

 21 時間：
本課程是針對希望在低功耗設備上實現AI模型的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師的講師主導的現場培訓，旨在最小化能源消耗。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解在節能設備上運行AI的挑戰。
  • 優化低功耗推理的神經網絡。
  • 利用量化、修剪和模型壓縮技術。
  • 在邊緣硬件上部署AI模型，並盡量減少功耗。
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Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson

 21 時間：
這門由教師主導的現場培訓課程旨在幫助中級人工智慧開發人員、嵌入式工程師和機器人工程師，無論是在網上還是在現場。希望在邊緣應用程序中優化和部署AI模型。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 和 NVIDIA Jetson 硬體的基本原理。
  • 優化 AI 模型以便在邊緣設備上部署。
  • 使用 TensorRT 來加速深度學習推斷。
  • 使用 JetPack SDK 和 ONNX Runtime 部署 AI 模型。
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Optimizing AI Models for Edge Devices

 14 時間：
這種由講師指導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望優化 AI 模型以進行邊緣部署的中級 AI 開發人員、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 模型的挑戰和要求。
  • 應用模型壓縮技術來減小 AI 模型的大小和複雜性。
  • 利用量化方法提高邊緣硬體上的模型效率。
  • 實施修剪和其他優化技術以提高模型性能。
  • 在各種邊緣設備上部署優化的 AI 模型。
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Building AI Solutions on the Edge

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
  • 設置和配置邊緣計算環境。
  • 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
  • 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
  • 評估和改進邊緣部署模型的性能。
  • 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。
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Edge AI for Financial Services

 14 時間：
這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望在金融服務中實施邊緣人工智慧解決方案的中級金融專業人士、金融科技開發人員和人工智慧專家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 在金融服務中的作用。
  • 使用 Edge AI 實施欺詐檢測系統。
  • 通過 AI 驅動的解決方案增強客戶服務。
  • 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。
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Edge AI in Industrial Automation

 14 時間：
這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望在工業自動化中實施邊緣 AI 解決方案的中級工業工程師、製造專業人員和 AI 開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 在工業自動化中的作用。
  • 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
  • 在製造過程中應用人工智慧技術進行品質控制。
  • 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。
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Edge AI with TensorFlow Lite

 14 時間：
這種由講師指導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望利用 TensorFlow Lite 進行邊緣 AI 應用程式的中級開發人員、數據科學家和 AI 從業者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 TensorFlow Lite 的基礎知識及其在邊緣 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。
  • 利用工具和技術進行模型轉換和優化。
  • 使用 TensorFlow Lite 實現實用的邊緣 AI 應用程式。
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Edge AI for Smart Cities

 14 時間：
這種以講師為主導的現場澳門（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧實施智慧城市計劃的中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 在智慧城市基礎設施中的作用。
  • 實施用於流量管理和監控的邊緣 AI 解決方案。
  • 使用邊緣 AI 技術優化城市資源。
  • 將邊緣 AI 與現有的智慧城市系統整合。
  • 解決智慧城市部署中的道德和監管考慮因素。
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Security and Privacy in Edge AI

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望保護和合乎道德地部署邊緣 AI 解決方案的中級網路安全專業人員、系統管理員和 AI 倫理研究人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解邊緣 AI 中的安全和隱私挑戰。
  • 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
  • 制定策略以降低邊緣 AI 部署中的安全風險。
  • 解決道德考慮並確保遵守法規。
  • 對邊緣 AI 應用程式進行安全評估和審計。
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Edge AI in Autonomous Systems

 14 時間：
這種由講師指導的現場澳門（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
  • 開發和部署 AI 模型，以便在邊緣設備上進行即時處理。
  • 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
  • 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
  • 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。
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Edge AI for Healthcare

 14 時間：
這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
  • 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
  • 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
  • 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
  • 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。
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Advanced Edge AI Techniques

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
  • 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
  • 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
  • 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 部署中的高級道德和安全注意事項。
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Edge AI for IoT Applications

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 通過智慧數據處理和分析功能增強物聯網應用程式的中級開發人員、系統架構師和行業專業人士。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解邊緣 AI 基礎知識及其在物聯網中的應用。
  • 為IoT設備設置和配置邊緣 AI 環境。
  • 在邊緣設備上為IoT應用程式開發和部署 AI 模型。
  • 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
  • 將邊緣 AI 與各種物聯網協定和平臺整合。
  • 解決面向物聯網的邊緣 AI 中的道德考量和最佳實踐。
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TinyML for IoT Applications

 21 時間：
這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的澳門(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠：
  • 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
  • 為IoT項目設置TinyML開發環境。
  • 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
  • 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
  • 優化TinyML模型，以提高功率和內存使用的效率。
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Edge AI: From Concept to Implementation

 14 時間：
這種由講師指導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望全面了解邊緣 AI 從概念到實際實施（包括設置和部署）的中級開發人員和 IT 專業人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解邊緣 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 應用程式。
  • 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
  • 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。
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Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

 21 時間：
這個面向中級嵌入式系統工程師和 AI 開發人員的以講師為導向的實時培訓（在線或現場）旨在使參加者能夠使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署機器學習模型。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解 TinyML 的基本原則及其對邊緣 AI 應用程序的好處。
  • 為 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 實現現實世界的 TinyML 應用程序。
  • 對 AI 模型進行優化以提高功率效率和內存限制。
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Introduction to Edge AI

 14 時間：
這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望了解邊緣 AI 及其入門應用程式基礎知識的初級開發人員和 IT 專業人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解邊緣 AI 的基本概念和架構。
  • 設置和配置邊緣 AI 環境。
  • 開發和部署簡單的邊緣 AI 應用程式。
  • 識別並了解邊緣 AI 的用例和優勢。
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