TinyML Formare în Banat and Crisana

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau pe locație), este destinată inginerilor intermediari în domeniul embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor AI care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații bazate pe AI pe hard-uri eficiente energetic.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și AI la marginea rețelei.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimiza inferența AI pentru consum mic de energie.
• Integra TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.

TinyML este o abordare de învățare automată optimizată pentru dispozitive mici, cu resurse limitate.

Această instruire condusă de instrucționist (online sau prezențial) este destinate învățătorilor la nivel începător și intermediar care doresc să construiască aplicații funcționale TinyML folosind Raspberry Pi, Arduino și microcontrolere similare.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor dobândi competențele necesare pentru a:

• Colecta și pregăti datele pentru proiecte TinyML.
• Antrenați și optimizați modele de învățare automată mici pentru mediile microcontrolere.
• Implementați modele TinyML pe Raspberry Pi, Arduino și plăci asemănătoare.
• Dezvoltați prototipurile de AI încorporate de la cap până la coadă.

Formatul Cursului

• Prezentațiile conduse de instrucționist și discuțiile ghidate.
• Exerciții practice și experimentare cu mâna la lucru.
• Proiecte de laborator live pe hardware real.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire adaptată la hardware-ul sau cazul dvs. specific, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

TinyML este practica implementării modelelor de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este adresată profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, optimizze și implementeze pipeline-uri TinyML complete.

La finalul acestei instruiră, participanții vor învăța cum să:

• Colecteze, pregătească și gestioneze seturi de date pentru aplicațiile TinyML.
• Antreneze și optimizze modele pentru microcontrolere cu consum redus de energie.
• Convertescă modelele în formate ușoare potrivite pentru dispozitive edge.
• Implementeze, testeze și monitorizeze aplicațiile TinyML în mediile de hardware reale.

Formatul Cursului

• Prelegeri conduse de instructor și discuții tehnice.
• Laboratoare practice și experimentare iterativă.
• Implementare practică pe platforme bazate pe microcontrolere.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a personaliza instruirea cu toolchain-uri specifice, plăci hardware sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de machine learning pe dispozitive cu resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Această instruire condusă de un instrutor (online sau în persoana) este adresată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile edge AI.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscuri de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările edge AI.
• Îmbunătăți modelurile TinyML și sistemele embarcate împotriva amenințărilor adversare.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de expert.
• Exerciții practice care accentuează scenariile amenințătoare din lumea reală.
• Implementarea hands-on folosind instrumente de securitate embarcate și TinyML.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestei instrueri pentru a se alinia cu nevoile specifice de securitate și conformitate.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe microcontrolere cu consum scăzut și platforme încorporate utilizate în robotică și sisteme autonome.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor avansați care doresc să integreze capacitățile de perceput și luat decizii bazate pe TinyML în robote autonome, drone și sisteme de control inteligente.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze modele TinyML optimizate pentru aplicații de robotică.
• Implementeze pipeline-uri de perceput la nivel de dispozitiv pentru autonomie în timp real.
• Integreze TinyML în framework-urile existente de control robotic.
• Implementeze și testeze modele AI ușoare pe platformele hardware încorporate.

Formatul Cursului

• Prelegeri tehnice combinate cu discuții interactive.
• Laboratoare practice focalizate pe sarcini de robotică încorporată.
• Exerciții practice care simulează fluxuri de lucru autonome din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru medii specifice organizației în domeniul robotică, personalizarea poate fi aranjată la cerere.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere scăzută și resurse limitate, folosite în teren.

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau prezentă), este concepută pentru profesioniști de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici TinyML la soluții inteligente în agricultură, cu scopul de a îmbunătăți automatizarea și inteligența mediului.

La finalizarea acestui program, participanții vor avea capacitatea de a:

• Construi și implementa modele TinyML pentru aplicațiile de senzorizare în agricultură.
• Integra inteligența la marginea rețelei (edge AI) în ecosistemele IoT pentru monitorizarea automatizată a culturilor.
• Utiliza instrumente specializate pentru antrenarea și optimizarea modelelor ușoare.
• Dezvolta fluxuri de lucru pentru irigația precisă, detectarea parasitelor și analitica mediului.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții tehnice aplicate.
• Practică hands-on folosind seturi de date și dispozitive din lumea reală.
• Experimentare practică într-un mediu de laborator susținut.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată aliniată cu sistemele agricole specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

TinyML este integrarea învățării automatice în dispozitive portabile și medicale cu putere limitată.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților intermediași care doresc să implementeze soluții TinyML pentru monitorizarea și aplicațiile diagnostice din domeniul healthcare.

După finalizarea acestei instruiră, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea datelor de sănătate în timp real.
• Colecta, preproceseze și interpreteze datele senzorilor biologici pentru obținerea unor insight-uri bazate pe AI.
• Optimiza modelele pentru dispozitive portabile cu putere limitată și memorie restricționată.
• Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța output-urilor generale de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Practică hands-on cu date din dispozitive portabile și framework-urile TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată care să se alinieze cu dispozitivele healthcare specifice sau fluxurile de lucru reglementate, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

TinyML este practica de implementare a modelelor de învățare automată pe dispozitive cu resurse foarte limitate.

Această instruire direcționată de instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților de nivel avansat care doresc să optimizze modelele TinyML pentru o implementare cu latencie scăzută și eficiență în memorie pe dispozitive imbedate.

La finalizarea acestei instruirii, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantificare, taierii și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a sacrifica acuratețea.
• Evaluează modelele TinyML în ceea ce privește latencie, consumul de memorie și eficiența energetică.
• Implementează pipeline-uri optimizate de inferință pe microcontrolere și dispozitive la marginea rețelei.
• Evaluează compromisurile dintre performanță, acuratețe și restricțiile hardware-ului.

Formatul Cursului

• Prezentări direcționate de instructor, susținute de demonstrații tehnice.
• Exerciții practice de optimizare și testare comparativă a performanței.
• Implementarea practică a pipeline-urilor TinyML într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată aliniată cu platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor IoT de nivel mediu, inginerilor integrați și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru aplicații de întreținere predictivă, detectare a anomaliilor și senzori inteligenți.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiectele IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu putere redusă.
• Implementați întreținerea predictivă și detectarea anomaliilor utilizând TinyML.
• Optimizarea modelelor TinyML pentru utilizarea eficientă a puterii și a memoriei.

Această formare live, guiată de instrucțurator în Banat and Crisana (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau în locațiune), este destinate inginerilor și cercetătorilor în domeniul datelor la nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentalele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și importanța sa.
• Implementa modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive de contur.
• Optimiza și ajusta modelele de învățare automată pentru o consum redus de energie.
• Aplica TinyML în aplicații practice precum recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliei și procesarea audio.