Kursus Pelatihan Low-Power AI: Optimasi Edge AI untuk Perangkat Efisien Energi
Low-power AI berfokus pada optimasi model AI agar dapat berjalan dengan efisien pada perangkat tepi edge yang terbatas sumber daya dan beroperasi dengan baterai.
Pelatihan ini yang dibimbing instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk para insinyur AI tingkat lanjut, pengembang embedded, dan insinyur perangkat keras yang ingin mengimplementasikan model AI pada perangkat berdaya rendah sambil meminimalkan konsumsi energi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami tantangan menjalankan AI pada perangkat yang efisien dalam energi.
- Mengoptimalkan jaringan saraf untuk inferensi dengan daya rendah.
- Menggunakan teknik quantization, pruning, dan kompresi model.
- Mengimplementasikan model AI pada perangkat keras tepi dengan penggunaan daya minimal.
Format Kursus
- Pembelajaran interaktif dan diskusi.
- Banyak latihan dan praktik.
- Implementasi praktis di lingkungan lab langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
- Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Kerangka Materi
Pendahuluan AI Berdaya Rendah
- Kajian umum tentang AI dalam sistem terintegrasi
- Tantangan pelaksanaan AI pada perangkat rendah daya
- Aplikasi AI efisiensi energi
Teknik Optimisasi Model
- Kuantisasi dan dampaknya terhadap kinerja
- Pengurangan dan pembagian bobot
- Distilasi pengetahuan untuk penyederhanaan model
Penyebaran Model AI pada Perangkat Keras Rendah Daya
- Menggunakan TensorFlow Lite dan ONNX Runtime untuk AI tepi
- Optimasi model AI dengan NVIDIA TensorRT
- Peningkatan kinerja perangkat keras dengan Coral TPU dan Jetson Nano
Mengurangi Konsumsi Daya pada Aplikasi AI
- Profil daya dan metrik efisiensi
- Arsitektur komputasi rendah daya
- Penskalaan daya dinamis dan teknik inferensi adaptif
Kajian Kasus dan Aplikasi Dunia Nyata
- Perangkat IoT berdaya baterai yang dipengaruhi AI
- AI rendah daya untuk kesehatan dan perangkat wearable
- Aplikasi pemantauan kota cerdas dan lingkungan
Praktik Terbaik dan Tren Masdepan
- Memperbanyak AI tepi untuk kelestarian
- Perkembangan dalam perangkat keras AI efisiensi energi
- Pengembangan masa depan dalam penelitian AI rendah daya
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mengenai model deep learning
- Pengalaman dengan embedded systems atau deployment AI
- Pengetahuan dasar mengenai teknik optimasi model
Peserta
- AI engineers
- Embedded developers
- Hardware engineers
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan Low-Power AI: Optimasi Edge AI untuk Perangkat Efisien Energi - Booking
Kursus Pelatihan Low-Power AI: Optimasi Edge AI untuk Perangkat Efisien Energi - Enquiry
Low-Power AI: Optimasi Edge AI untuk Perangkat Efisien Energi - Permintaan Konsultasi
Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Teknik Lanjutan Edge AI
14 JamPelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi, peneliti, dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin memahami kemajuan terbaru dalam Edge AI, mengoptimalkan model AI mereka untuk deployment di edge, dan menjelajahi aplikasi khusus di berbagai industri.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menjelajahi teknik lanjut dalam pengembangan dan optimasi model Edge AI.
- Mengimplementasikan strategi terkemuka untuk mendeploy AI model di perangkat edge.
- Menggunakan alat dan kerangka kerja khusus untuk aplikasi Edge AI lanjut.
- Mengoptimalkan kinerja dan efisiensi solusi Edge AI.
- Menjelajahi kasus penggunaan inovatif dan tren emergen dalam Edge AI.
- Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan lanjut dalam deploymen Edge AI.
Membau Solusi AI di Pinggir
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang, ilmuwan data, dan pekalangan teknologi tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam mengimplementasikan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
- Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
- Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan komputasi edge.
- Membedangkan, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk pengimplementasian pada edge.
- Mengimplementasikan solusi AI praktis pada perangkat edge.
- Menevaluasi dan meningkatkan kinerja model yang diimplementasikan pada edge.
- Mengatasi pertimbangan etis dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.
Edge AI dalam Sistem Otonom
14 JamPelatihan ini dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika tingkat menengah, pengembang kendaraan otonom, dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi sistem otonom inovatif.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengerti peran dan manfaat Edge AI dalam sistem otonom.
- Membangun dan men-deploy model AI untuk pemrosesan waktu nyata pada perangkat edge.
- Menyelaraskan solusi Edge AI dalam kendaraan otonom, drone, dan robotika.
- Mengoptimalkan sistem kontrol menggunakan Edge AI.
- Menangani pertimbangan etika dan regulasi dalam aplikasi AI otonom.
Edge AI: Dari Konsep ke Implementasi
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur, diadakan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan profesional IT tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman mendalam tentang Edge AI dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk pengaturan dan penyebaran.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dasar dari Edge AI.
- Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
- Membangun, melatih, dan memoptimalkan model Edge AI.
- Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
- Mengintegrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
- Menanggapi pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam implementasi Edge AI.
Edge AI untuk Jasa Keuangan
14 JamIni pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk para profesional keuangan, pengembang fintech, dan spesialis AI dengan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi Edge AI di dalam jasa keuangan.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti peran Edge AI di dalam jasa keuangan.
- Menerapkan sistem deteksi penipuan dengan menggunakan Edge AI.
- Meningkatkan pelayanan pelanggan melalui solusi AI.
- Menerapkan Edge AI untuk manajemen risiko dan pengambilan keputusan.
- Menyiapkan dan mengelola solusi Edge AI di dalam lingkungan keuangan.
Edge AI for Healthcare
14 JamIni pelatihan yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi kesehatan inovatif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam kesehatan.
- Mengembangkan dan men-deploy model AI pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
- Mengimplementasikan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
- Merancang dan men-deploy sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
- Mempertimbangkan permasalahan etis dan peraturan dalam aplikasi AI kesehatan.
Edge AI dalam Otomasi Industri
14 JamIni adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur yang ditujukan untuk insinyur industri tingkat menengah, profesional manufaktur, dan pengembang AI yang ingin mengimplementasikan solusi Edge AI dalam otomatisasi industri.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami peran Edge AI dalam otomatisasi industri.
- Mengimplementasikan solusi perawatan prediktif menggunakan Edge AI.
- Mengaplikasikan teknik AI untuk pengendalian kualitas dalam proses manufaktur.
- Memoptimalkan proses industri menggunakan Edge AI.
- Melakukan deploy dan mengelola solusi Edge AI dalam lingkungan industri.
Edge AI untuk Aplikasi IoT
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analisis data yang cerdas.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasinya dalam IoT.
- Menyiapkan dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
- Mengembangkan dan mendistribusikan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
- Mengimplementasikan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
- Mengintegrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
- Menangani pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam Edge AI untuk IoT.
Pelatihan Memasang Model AI pada Perangkat Edge dengan NVIDIA Jetson
21 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur, live (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah, insinyur embedded, dan insinyur robotika yang ingin mengoptimalkan dan mengimplementasikan model AI di platform NVIDIA Jetson untuk aplikasi edge.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
- Memahami dasar-dasar edge AI dan perangkat keras NVIDIA Jetson.
- Mengoptimalkan model AI untuk pengimplementasian di perangkat edge.
- Menggunakan TensorRT untuk mempercepat inferensi deep learning.
- Mengimplementasikan model AI menggunakan JetPack SDK dan ONNX Runtime.
Edge AI dan Robotika: Memungkinkan Sistem Otomatis
21 JamPelatihan ini dibimbing instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika, pengembang AI, dan ahli otomatisasi tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan Edge AI untuk aplikasi robotika.
Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta dapat:
- Memahami peran Edge AI dalam sistem autonom.
- Mendeploy model AI pada perangkat tepi untuk robotika real-time.
- Meningkatkan kinerja AI untuk pengambilan keputusan rendah-latensi.
- Mengintegrasikan komputer vision dan sensor fusion untuk autonomi robot.
Edge AI untuk Kota Cerdas
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para perencanaan kota tingkat menengah, insinyur sipil, dan manajer proyek kota cerdas yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk inisiatif kota cerdas.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti peranan Edge AI dalam infrastruktur kota cerdas.
- Mengimplementasikan solusi Edge AI untuk manajemen lalu lintas dan pengawasan.
- Mengoptimalkan sumber daya perkotaan menggunakan teknologi Edge AI.
- Mengintegrasikan Edge AI dengan sistem kota cerdas yang ada.
- Menangani pertimbangan etis dan peraturan dalam pengembangan kota cerdas.
Edge AI dengan TensorFlow Lite
14 JamPelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang, ilmuwan data, dan praktisi AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.
Dengan pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
- Mengembangkan dan mengoptimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
- Menyebarkan model TensorFlow Lite pada berbagai perangkat edge.
- Menggunakan alat dan teknik untuk konversi dan optimasi model.
- Mengimplementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.
Pengenalan Edge AI
14 JamPelatihan ini, yang dipimpin instruktur, diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemrogram dan profesional TI level pemula yang ingin memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi introductorynya.
Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami konsep dan arsitektur dasar Edge AI.
- Menyetel dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
- Membangun dan menerapkan aplikasi Edge AI sederhana.
- Mengidentifikasi dan memahami kasus penggunaan dan manfaat Edge AI.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur dan diadakan secara Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI, insinyur mesin pembelajaran, dan arsitek sistem level menengah yang ingin mengoptimalkan model AI untuk pelaksanaan di peralatan tepi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami tantangan dan persyaratan dalam menyiapkan model AI di peralatan tepi.
- Menerapkan teknik kompresi model untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas model AI.
- Menggunakan metode kuantisasi untuk meningkatkan efisiensi model di perangkat keras tepi.
- Melaksanakan pemangkasan dan teknik optimasi lainnya untuk meningkatkan kinerja model.
- Menyiapkan model AI yang telah dioptimalkan di berbagai perangkat tepi.
Kehadiran Keamanan dan Privasi dalam Edge AI
14 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional keamanan siber tingkat menengah, administrator sistem, dan peneliti etika AI yang ingin memastikan dan mengimplementasikan solusi Edge AI secara aman dan etis.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami tantangan keamanan dan privasi dalam Edge AI.
- Mengimplementasikan praktik terbaik untuk memastikan keamanan perangkat dan data tepi.
- Mengembangkan strategi untuk memitigasi risiko keamanan dalam pengimplementasian Edge AI.
- Mengatasi pertimbangan etika dan memastikan kesesuaian dengan peraturan.
- Melakukan penilaian dan audit keamanan untuk aplikasi Edge AI.