東京のEdge AIトレーニング

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、高度なAI研究者、データサイエンティスト、セキュリティ専門家を対象としています。彼らが複数のエッジデバイスでAIモデルを訓練しながらデータプライバシーを保護するための連携学習技術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をできるようになります：

• エッジAIにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• TensorFlow FederatedとPyTorchを使用して連携学習モデルを実装する。
• 分散エッジデバイスでのAI訓練を最適化する。
• 連携学習におけるデータプライバシーとセキュリティの課題に対処する。
• 実際のアプリケーションで連携学習システムを展開および監視する。

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。

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）では、エッジAIソリューションをスマートチェックアウトシステム、在庫管理、およびパーソナライズされた顧客エンゲージメントに適用することを目指す、初級から中級レベルの小売技術者、AI開発者、ビジネスアナリスト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がどのように小売業務と顧客体験を向上させるか理解します。
• AIを活用したスマートチェックアウトとキャッシュレス決済システムの実装を行います。
• リアルタイムの追跡と分析により、在庫管理を最適化します。
• コンピュータビジョンとAIを活用して、店舗でのパーソナライズされた体験を提供します。

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、中級レベルの通信専門家、AIエンジニア、IoTスペシャリスト向けに、5GネットワークがエッジAIアプリケーションを加速させる方法について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 5G技術の基礎とエッジAIへの影響を理解する。
• 低遅延アプリケーション向けに最適化されたAIモデルを5G環境で展開する。
• エッジAIと5G接続を使用したリアルタイム意思決定システムの実装。
• エッジデバイスでの効率的なパフォーマンスを達成するためにAIワークロードを最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの組込みAI開発者とエッジコンピューティングの専門家を対象に、リソース制約のあるデバイス向けに軽量AIモデルを微調整および最適化する方法を学びます。

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：

• エッジデプロイメントに適した事前学習済みモデルを選択し、適応させます。
• 量子化、剪定などの圧縮技術を適用して、モデルのサイズとレイテンシを削減します。
• タスク固有のパフォーマンス向上のために転移学習を使用してモデルを微調整します。
• 最適化されたモデルを実際のエッジハードウェアプラットフォームにデプロイします。

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（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの組み込みエンジニア、IoT 開発者、および AI 研究者がエネルギー効率の高いハードウェア上で TinyML テクニックを実装することを目指しています。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことができます：

• TinyML とエッジ AI の基本概念を理解する。
• マイクロコントローラー上で軽量な AI モデルを展開する。
• 低消費電力での AI 推論を最適化する。
• TinyML を実際の IoT アプリケーションに統合する。

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。

エッジ & 軽量エージェントは、リソースに制約のあるデバイスでエージェンシック AI ワークロードを展開する実践的なコースです。参加者は、ローカルでの推論と判断が可能な軽量なエージェントの構築、最適化、管理方法を学びます。これにより、分散環境における速度、プライバシー、信頼性が向上します。本コースでは、パフォーマンス調整、低遅延設計、ハードウェアとソフトウェアの統合に重点を置いています。

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、Python とエッジ AI フレームワークを使用してデバイス上のエージェンシック システムを実装および最適化したい中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングが終了した時点で、参加者は以下のことができます：

• エッジデバイス上でエージェンシック AI を実行するアーキテクチャと課題を理解します。
• 制約のある環境に適した軽量なエージェント ループを設計します。
• TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX を使用してローカル推論を実装します。
• エージェントをセンサ、アクチュエータ、IoT プラットフォームと統合します。
• 実時間操作のためにパフォーマンス、エネルギー消費、遅延を最適化します。

コースの形式

• 交互的な講義と実践的デモンストレーション。
• ローカルまたはエミュレートされた環境での手動開発。
• プロジェクトベースの学習とガイダンス付き実装練習。

コースのカスタマイズ オプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（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、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。

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。

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。

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、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。

本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
• TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
• 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
• モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
• TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。

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。

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。

エッジAIは、人工知能モデルを組み込みまたはリソース制約のあるデバイス上に直接実行させることで、遅延と電力消費を低減し、ロボットシステムの自律性とプライバシーを向上させる技術です。

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、中級レベルの組み込み開発者やロボティクスエンジニア向けで、TinyMLとエッジAIフレームワークを使用してロボットハードウェア上で機械学習推論と最適化技術を実装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をできるようになります：

• TinyMLとロボット向けエッジAIの基礎を理解する。
• デバイス内推論用にAIモデルを変換し展開する。
• モデルの速度、サイズ、エネルギー効率を最適化する。
• エッジAIシステムをロボット制御アーキテクチャに統合する。
• 実世界シナリオでの性能と精度を評価する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• TinyMLとエッジAIツールチェーンを使用したハンズオン実践。
• 組み込みおよびロボットハードウェアプラットフォームでの実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ化をご希望の場合、お問い合わせください。

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。

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リードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測メンテナンス、異常検出、スマートセンサアプリケーションを実装したい中級レベルのIoT開発者、組み込みエンジニア、AIプラクティショナー向けです。

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:

• TinyMLとそのIoTでの応用の基本を理解する。
• IoTプロジェクトのTinyML開発環境をセットアップする。
• 低電力マイコンに機械学習モデルを開発し展開する。
• TinyMLを使用して予測メンテナンスと異常検出を実装する。
• 効率的な電力とメモリ使用のためのTinyMLモデルの最適化を行う。

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、中級レベルの組み込みシステムエンジニアやAI開発者向けです。TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用してマイクロコントローラー上に機械学習モデルをデプロイ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をできるようになります：

• TinyMLの基本とエッジAIアプリケーションでの利点を理解する。
• TinyMLプロジェクトの開発環境を設定する。
• 低消費電力のマイクロコントローラー上でAIモデルを訓練、最適化、およびデプロイする。
• TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用して実世界のTinyMLアプリケーションを実装する。
• AIモデルを消費電力とメモリ制約に最適化する。

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。

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。