5GとエッジAI：超低遅延アプリケーションの実現のトレーニングコース

6Gとインテリジェントエッジは、6G無線技術をエッジコンピューティング、IoTエコシステム、AI駆動型データ処理との統合に焦点を当てた先進的なコースです。このコースでは、インテリジェントで低遅延かつ適応性のある基盤をサポートする方法を探ります。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6G接続とインテリジェントエッジシステムのシナジーを活用して次世代分散アーキテクチャを理解し、設計したい中級レベルのITアーキテクトを対象としています。

このコースを修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• 6GがエッジコンピューティングとIoTアーキテクチャにどのように変革をもたらすか理解する。
• 超低遅延、高帯域幅、自律的な運用のための分散システムを設計する。
• エッジでのAIとデータ分析を統合してインテリジェントな意思決定を行う。
• スケーラブルで安全かつ堅牢な6G対応エッジ基盤の計画を立てる。
• 6G-エッジ収束によって可能になるビジネスモデルと運用モデルを評価する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• ケーススタディと適用アーキテクチャ設計演習。
• エッジまたはコンテナツールを使用した手動シミュレーション（オプション）。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、最新のエッジAIの進歩を習得し、AIモデルのエッジ展開を最適化し、さまざまな業界での専門的な応用を探求することを目指す上級レベルのAI実践者、研究者、および開発者向けです（オンラインまたはオンサイト）。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIモデルの開発と最適化に関する高度なテクニックを探究する。
• エッジデバイスでのAIモデルの展開に向けた最先端の戦略を実装する。
• 高度なエッジAIアプリケーションに使用される専門的なツールとフレームワークを利用する。
• エッジAIソリューションのパフォーマンスと効率を最適化する。
• 革新的なユースケースとエッジAIの新規トレンドを探求する。
• エッジAI展開における高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの原理とその利点を理解する。
• エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
• AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
• エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
• 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルのサイバーセキュリティ専門家、AIエンジニア、IoT開発者を対象としており、エッジAIシステムに堅牢なセキュリティ措置とレジリエンス戦略を実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIデプロイメントのセキュリティリスクと脆弱性を理解する。
• データ保護のための暗号化と認証技術を実装する。
• サイバー脅威に耐えるエッジAIアーキテクチャを設計する。
• エッジ環境でのセキュアなAIモデルデプロイメント戦略を適用する。

Cambricon MLUs（Machine Learning Units）は、エッジおよびデータセンターのシナリオで推論と学習に最適化された専用AIチップです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの開発者がBANGPyフレームワークとNeuware SDKを使用してCambricon MLUハードウェア上でAIモデルを構築およびデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• BANGPyとNeuwareの開発環境を設定および構成します。
• PythonおよびC++ベースのモデルをCambricon MLUs向けに開発および最適化します。
• Neuwareランタイムを使用してエッジデバイスやデータセンターデバイスにモデルをデプロイします。
• MLU固有のアクセラレーション機能を統合したMLワークフローを作成します。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• BANGPyとNeuwareを使用した開発とデプロイの実践。
• 最適化、統合、テストに焦点を当てた指導付き演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• Cambriconデバイスモデルやユースケースに基づいたカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

HuaweiのAscend CANNツールキットは、Ascend 310などのエッジデバイス上で強力なAI推論を可能にします。CANNは、コンピュートとメモリが制約される環境でのモデルのコンパイル、最適化、およびデプロイメントに必要なツールを提供します。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者や統合者がCANNツールチェーンを使用してAscendエッジデバイスにモデルをデプロイおよび最適化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• CANNツールを使用してAscend 310向けにAIモデルを準備し、変換します。
• MindSpore LiteとAscendCLを使用して軽量な推論パイプラインを構築します。
• 限られたコンピュートとメモリ環境でのモデル性能を最適化します。
• 実際のエッジユースケースでAIアプリケーションをデプロイおよび監視します。

コース形式

• 双方向の講義と実演。
• エッジ固有のモデルやシナリオを使用したハンズオンラボ作業。
• 仮想または物理的なエッジハードウェアでの実際のデプロイメント例。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エッジAIソリューションをスマート農業に開発および展開したい初級から中堅レベルのアグリテック専門家、IoTスペシャリスト、およびAIエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 精密農業におけるEdge AIの役割を理解する。
• AI駆動型作物および家畜監視システムを実装する。
• 自動灌漑と環境センシングソリューションを開発する。
• リアルタイムのEdge AI分析を使用して農業効率を最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのロボット工学エンジニア、自動車開発者、AI研究者のために設計されています。エッジAIを活用して革新的な自律システムソリューションを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 自律システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイスでのリアルタイム処理のためにAIモデルを開発・導入する。
• 自動車、ドローン、ロボット工学におけるエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して制御システムを設計・最適化する。
• 自律AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対応する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されており、エッジAIの概念から実践的な実装まで、セットアップと展開を含む包括的な理解を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• エッジAIの基本概念を理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• エッジAIモデルを開発、訓練、最適化する。
• エッジAIアプリケーションを展開および管理する。
• 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する。
• エッジAIの実装における倫理的考慮事項とベストプラクティスに対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoTプロフェッショナルを対象としており、エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのコンピュータビジョンモデルの実装と最適化を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• エッジAIの基礎とコンピュータビジョンへの応用を理解する。
• エッジデバイス上でリアルタイムの画像や動画分析を行うための最適化されたディープラーニングモデルを展開する。
• TensorFlow Lite、OpenVINO、NVIDIA Jetson SDKなどのフレームワークを使用してモデルを展開する。
• AIモデルのパフォーマンス、消費電力、低遅延推論のために最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの金融専門家、フィンテック開発者、AIスペシャリストを対象としており、金融サービスでのエッジAIソリューションの実装を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 金融サービスにおけるエッジAIの役割を理解する。
• エッジAIを使用して不正検出システムを実装する。
• AI駆動型ソリューションを通じて顧客サービスを向上させる。
• リスク管理と意思決定にエッジAIを活用する。
• 金融環境でのエッジAIソリューションの展開と管理を行う。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
• ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
• 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

本講座は中級レベルの工業エンジニア、製造プロフェッショナル、AI開発者向けのインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）です。産業自動化にエッジAIソリューションを実装したい方におすすめです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 産業自動化におけるエッジAIの役割を理解する。
• エッジAIを使用した予測保守ソリューションを実装する。
• 製造プロセスでの品質管理にAI技術を適用する。
• エッジAIを使用して産業プロセスを最適化する。
• 産業環境でエッジAIソリューションを展開および管理する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

エッジAIは、ネットワークの端に位置するデバイスや機械上に直接人工知能モデルを展開することであり、最小限の遅延でリアルタイムの意思決定が可能になります。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高速性、信頼性、およびオフライン動作が重要な製造環境でのAI搭載ロジックと制御システムの展開を目指す高度な組み込みシステム技術者やIoTプロフェッショナル向けです。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができます：

• エッジAIシステムのアーキテクチャと利点を理解する。
• 埋め込みデバイス向けにAIモデルを構築し、最適化する。
• TensorFlow LiteやOpenVINOなどのツールを使用して低遅延推論を行う。
• センサーやアクチュエータ、産業プロトコルとエッジインテリジェンスを統合する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。