Edge AI with TensorFlow Liteのトレーニングコース

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。

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、エッジアプリケーションに NVIDIA Jetson プラットフォームを使用して AI モデルを最適化および展開したい中級レベルの AI 開発者、組み込みエンジニア、ロボティクスエンジニアを対象としています。

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 と NVIDIA Jetson ハードウェアの基本を理解します。
• エッジデバイスに展開するための AI モデルの最適化方法を学びます。
• TensorRT を使用してディープラーニング推論の加速を行う方法を学びます。
• JetPack SDK と ONNX Runtime を使用して AI モデルを展開する方法を学びます。

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、中級から上級レベルのロボットエンジニア、AI開発者、自動化専門家向けです。彼らはエッジAIをロボティクスアプリケーションに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 Able to できます：

• 自律システムにおけるエッジAIの役割を理解する。
• エッジデバイスにAIモデルを展開してリアルタイムロボティクスを実現する。
• 低遅延の意思決定のためにAIパフォーマンスを最適化する。
• コンピュータビジョンとセンサフュージョンを統合してロボットの自律性を実現する。

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、中級レベルの都市計画者、土木技術者、およびスマートシティプロジェクトマネージャーを対象としており、エッジAIを活用してスマートシティイニシアチブを推進したい方々向けです。

本トレーニングの終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• エッジAIがスマートシティインフラストラクチャに果たす役割を理解する。
• 交通管理と監視のためのエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAI技術を使用して都市のリソースを最適化する。
• 既存のスマートシティシステムにエッジAIを統合する。
• スマートシティ展開における倫理的および規制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、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
• エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。

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、低消費電力デバイス上でAIモデルを実装し、エネルギー消費を最小限に抑えたい高度なレベルのAIエンジニア、組み込み開発者、ハードウェア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：

• エネルギー効率の高いデバイスでAIを実行する際の課題を理解します。
• 低消費電力推論向けにニューラルネットワークを最適化します。
• クォンタイゼーション、プルーニング、モデル圧縮技術を利用します。
• 低消費電力でAIモデルをエッジハードウェアに展開します。

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AI開発者、機械学習エンジニア、システムアーキテクト向けです。エッジ展開向けにAIモデルを最適化したい方におすすめです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to できます：

• エッジデバイス上でAIモデルを展開する際の課題と要件を理解します。
• モデル圧縮技術を適用して、AIモデルのサイズと複雑さを減らします。
• 量子化手法を利用し、エッジハードウェア上のモデル効率を向上させます。
• プルーニングその他の最適化技術を実装して、モデルのパフォーマンスを改善します。
• 各種エッジデバイス上に最適化されたAIモデルを展開します。

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、中級レベルのサイバーセキュリティ専門家、システム管理者、AI倫理研究者を対象としています。これらの参加者は、エッジAIソリューションを安全かつ倫理的に展開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におけるセキュリティとプライバシーの課題を理解する。
• エッジデバイスとデータの保護に関する最善の実践を実装する。
• エッジAI展開におけるセキュリティリスク軽減戦略を開発する。
• 倫理的考慮事項に対処し、規制への準拠を確保する。
• エッジAIアプリケーションのセキュリティ評価と監査を行う。