NVIDIA Jetsonを活用したエッジデバイスへのAIモデルの展開のトレーニングコース

本講座は日本にてインストラクターが直接指導するライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、5GネットワークがいかにエッジAIアプリケーションの発展を促進するかを学びたい中級レベルの通信業界の専門家、AIエンジニア、およびIoT技術者を対象としています。

講座終了時には、受講生は以下の能力を身につけることができます：

• 5G技術の基礎とそれがエッジAIに与える影響を理解する。
  
• 超低遅延対応として最適化されたAIモデルを5G環境下で導入できる。
  
• エッジAIおよび5G接続を用いたリアルタイム意思決定システムを実装できる。
  
• エッジデバイス上で効率的な処理を行うために、AIワークロードを最適化できる。
  

本コース『6Gとインテリジェントエッジ』は、次世代通信技術である6Gが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どのように統合されるかを探る先見的な内容となっています。これにより、低遅延で適応性に優れたインテリジェントな基盤構築が可能になります。

本講座は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）で、中級レベルのITアーキテクト向けに設計されています。参加者は6G接続性とインテリジェントエッジシステムが組み合わさることで実現する次世代分散型アーキテクチャの理解・設計を学ぶことができます。

本コース修了後、受講者は以下の能力を身につけることが可能になります：

• 6GがエッジコンピューティングおよびIoTアーキテクチャに与える変革効果を理解する。
  
• 超低遅延かつ高帯域幅を実現し、自律的に運用可能な分散システムの設計法を習得する。
  
• AIやデータ分析機能をエッジに統合し、インテリジェントな意思決定を行う仕組みを把握する。
  
• 拡張性・セキュリティ・耐障害性を備えた6G対応エッジ基盤の計画手法を学ぶ。
  
• 6Gとエッジ技術の融合によって生まれるビジネスモデルや運用形態を評価できるようになる。
  

コースの形式

• 双方向性の高い講義やディスカッション
  
• 具体事例研究およびアーキテクチャ設計演習
  
• エッジまたはコンテナ関連ツールを用いた実践シミュレーション（任意）
  

カスタマイズ可能なオプション

• 本コースの内容をご要望に応じてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。
  

本講座は、日本（対面またはオンライン）形式で開催されるトレーニングであり、最先端エッジAI技術を習得したい上級者の皆様に特化しています。受講者はモデル最適化手法の習熟や実用例開発などにより、エッジコンピューティング分野で大きな成果を創出できることでしょう。

受講完了時には以下の能力が確実に身につきます：

• 高度なエッジAIモデル開発・最適化手法の習得
• 最先端技術を駆使したエッジ機器向けAI導入戦略の構築力
• 高度な用途対応ツール・フレームワークの活用能力
• エッジAIソリューションの性能改善および効率化手法の理解
• 革新的なビジネスモデルや今後の技術トレンドの把握力強化
• 複雑な倫理・セキュリティ課題に対応するための判断力向上

本講座は講師によるライブ形式の研修日本（オンラインまたは対面）であり、さまざまな用途向けにエッジデバイス上でAIモデルを導入したい中級レベルの開発者、データサイエンティスト、技術愛好家の方々を対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけられるようになります：

• エッジAIの基本概念およびその利点を理解する
  
• エッジコンピューティング環境を設定・構成する
  
• エッジ向けにAIモデルを開発・学習・最適化する
  
• エッジデバイス上で実用的なAIソリューションを実装する
  
• エッジ環境に導入されたモデルのパフォーマンスを評価・向上させる
  
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的・セキュリティ面の課題に対処する
  

本講座は日本にて開催される講師によるオンラインまたは対面形式の実践トレーニングで、エッジAIシステムに堅固なセキュリティ機能や耐障害性戦略を導入したい上級レベルのサイバーセキュリティ専門家、AIエンジニア、IoT開発者向けに開催されます。

本トレーニング終了時には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• エッジAI環境におけるセキュリティリスクや脆弱性を理解する。
• データ保護のために暗号化技術や認証手法を実装できる。
• サイバー攻撃にも耐えうる堅牢なエッジAIアーキテクチャを設計できる。
• エッジ環境下で安全にAIモデルを導入・展開するための戦略を適用できる。

Cambricon社のMLU（マシンラーニングユニット）は、エッジ環境やデータセンターにおいて推論・学習処理に最適化された専用AIチップです。

本講座はインストラクターが直接指導する実践的なトレーニングで、オンラインまたは会場での開催となります。BANGPyフレームワークおよびNeuware SDKを活用し、Cambricon MLUハードウェア上にAIモデルを構築・展開したい中級レベルの開発者向けの内容です。

講座終了後には、以下のことが可能になります：

• BANGPyおよびNeuwareの開発環境を適切にセットアップできるようになる。
• PythonまたはC++で記述されたAIモデルをMLU向けに開発・最適化できるようになる。
• Neuwareランタイムが搭載されたエッジ機器やデータセンター環境へモデルを展開できるようになる。
• MLワークフローとMLU特有の高速化機能とを効果的に統合できるようになる。

講座形式

• 対話型の講義およびディスカッション。
• BANGPyおよびNeuwareを用いた実践的な開発・展開演習。
• 最適化や統合作業、検証に重点を置いた練習問題。

講座内容のカスタマイズ

• ご使用のCambriconデバイス仕様や具体的な用途に応じたカスタムトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配可能です。

ファーウェイが提供するAscend CANNツールキットを利用することで、Ascend 310などのエッジデバイス上での強力なAI推論処理が可能になります。CANNには計算資源やメモリが限られた環境向けに、モデルのコンパイル・最適化・展開を支援する各種ツールが揃っています。

本講座は講師によるライブ研修（オンラインまたは会場開催）で、CANNツールチェーンを用いてAscendエッジデバイス上にモデルを展開・最適化したい中級レベルのAI開発者やシステム統合担当者向けの内容となっています。

講座終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• CANNツールを用いてAscend 310向けAIモデルの準備および変換を行うこと
  
• MindSpore LiteおよびAscendCLを活用して軽量な推論パイプラインを構築すること
  
• 計算能力やメモリ容量が限られた環境においてモデル性能の最適化を行うこと
  
• 実際のエッジ環境下でAIアプリケーションを展開し、その動作状況を監視すること
  

講座の進め方について

• 双方向型の講義および実演を交えた形式
  
• エッジ向けモデルやシナリオを用いた実習
  
• 仮想環境または物理的なエッジハードウェア上での実際の展開例を紹介
  

カスタマイズ対応について

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズすることも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
  

本講座は日本（オンラインまたは対面）で実施されるインストラクター主導のライブ研修で、スマートファーミング向けエッジAIソリューションを開発・展開したい初心者から中級レベルの農業テクノロジー専門家、IoT技術者およびAIエンジニアが対象となります。

研修の最後には受講生は以下の点を習得することができます：

• 精密農業分野においてエッジAIが果たす役割を把握する
  
• AI駆動型の作物・家畜モニタリングシステムを導入できるようになる
  
• 自動灌漑および環境センサー系ソリューションの構築が可能となる
  
• ​リアルタイム解析で得られるエッジAIデータを活かし農業効率向上を実現できるようになる
  

本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、エッジAIを活用して革新的な自律型システムソリューションを開発したい中級レベルのロボット工学エンジニア、自動運転車の開発者、およびAI研究者を対象としています。

本トレーニングを終了すると、受講者は以下のことを実現できるようになります：

• 自律型システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのAIモデルを開発・導入できる。
• 自律型車両、ドローン、ロボットにエッジAIソリューションを実装できる。
• エッジAIを用いて制御システムを設計・最適化できる。
• 自律型AIアプリケーションにおける倫理的および規制的な考慮事項に対処できる。

本講座はインストラクターによるオンラインまたは対面形式の実習型トレーニングであり、エッジAIのコンセプトから実際の導入・運用までを幅広く学びたい中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されています。日本

受講後には、参加者は以下のスキルを習得できるようになります：

• エッジAIの基本的な概念を理解する
• エッジAI環境のセットアップおよび設定を行う
• エッジ用AIモデルの開発、学習、最適化を実施する
• エッジAIアプリケーションの展開および管理を行う
• 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導入における倫理的課題およびベストプラクティスを把握する

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、日本（オンラインまたはオンサイト）にて開催されます。中級者から上級者のコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoT関係者が参加対象となり、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・最適化手法を学びます。

講座終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• エッジAIの基本原理およびコンピュータビジョン分野における応用方法を理解する。
• 最適化された深層学習モデルをエッジデバイス上に展開し、リアルタイムでの画像・映像解析を行う。
• TensorFlow LiteやOpenVINO、NVIDIA Jetson SDKといったフレームワークを用いてモデルを導入する。
• 性能向上・電力効率化および低遅延な推論処理のためのAIモデルの最適化手法を習得する。

本講座は日本（オンラインまたは対面）で開催されるインストラクター主導のライブ研修であり、エッジAIソリューションを金融サービスに導入したい中級レベルの金融業界関係者、フィンテック開発者、およびAI専門家が対象です。

研修終了時には、受講生は以下の能力を身につけることができます：

• 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を用いて詐欺検出システムを構築する
• AI駆動型ソリューションによって顧客サービスを向上させる
• リスク管理や意思決定のためにエッジAIを活用する
• 金融環境においてエッジAIソリューションを導入・管理する

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）で、エッジAIを活用した革新的な医療ソリューションの実現に取り組みたい中級レベルの医療従事者、生体医学エンジニア、AI開発者の方々を対象としています。

研修終了後には、受講生は以下の能力を習得できます：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
  
• 医療用途向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発・導入する。
  
• ウェアラブルデバイスや診断ツールにエッジAIソリューションを実装する。
  
• エッジAIを用いて患者モニタリングシステムを設計・導入する。
  
• 医療分野でのAI応用における倫理的課題や法規制への対応を学ぶ。
  

本コースは日本（オンラインまたは対面）で実施されるインストラクター主導のライブ研修です。中級レベルの産業技術者や製造現場の専門家、エッジAIソリューションを産業自動化に活用したいAI開発者が対象となります。

研修終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 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を用いた予知保全ソリューションを実装できる
• 製造工程での品質管理にAI技術を適用できる
• エッジAIによって産業プロセスを最適化できる
• 産業環境向けエッジAIソリューションの導入・運用管理が行える

本講座は講師によるライブトレーニングで、日本（オンラインまたは対面）にて開催されます。中級者レベルの開発者、システムアーキテクト、およびIoTアプリケーションにインテリジェントなデータ処理・分析機能をもたらすためにエッジAIを活用したい業界の専門家が対象です。

受講後には以下のことができるようになります：

• エッジAIの基本事項およびIoTにおけるその応用方法を理解する
  
• IoTデバイス向けにエッジAI環境を設定・構成する
  
• IoTアプリケーション用のエッジデバイス上でAIモデルを開発・展開する
  
• IoTシステム内でリアルタイムなデータ処理と意思決定を実装する
  
• 各種IoTプロトコルやプラットフォームとエッジAIを連携させる
  
• IoT向けエッジAIにおける倫理的配慮およびベストプラクティスに対応する