Wdrażanie AI na mikrokontrolerach z użyciem TinyML - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z branży telekomunikacyjnej, inżynierów AI i specjalistów IoT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI zoptymalizowane pod kątem aplikacji o niskim opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdrażać systemy podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla wydajnej pracy na urządzeniach brzegowych.

6G i Inteligentna Krawędź to przyszłościowy kurs, który bada integrację technologii bezprzewodowych 6G z przetwarzaniem brzegowym, ekosystemami IoT oraz przetwarzaniem danych napędzanym sztuczną inteligencją w celu wspierania inteligentnych, niskopoziomowych i adaptacyjnych infrastruktur.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) skierowany jest do architektów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i projektować następną generację rozproszonych architektur, wykorzystując synergię łączności 6G i systemów inteligentnej krawędzi.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak 6G przekształci przetwarzanie brzegowe i architektury IoT.
• Projektować systemy rozproszone o ultra-niskich opóźnieniach, wysokiej przepustowości i autonomicznych operacjach.
• Integrować sztuczną inteligencję i analizę danych na krawędzi w celu podejmowania inteligentnych decyzji.
• Planować skalowalne, bezpieczne i odporne infrastruktury brzegowe gotowe na 6G.
• Oceniać modele biznesowe i operacyjne umożliwione przez konwergencję 6G i krawędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Studia przypadków i ćwiczenia z projektowania architektury.
• Praktyczne symulacje z opcjonalnymi narzędziami krawędziowymi lub kontenerowymi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i deweloperów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, zoptymalizować swoje modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych oraz zbadać specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać zaawansowane techniki rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrożyć najnowocześniejsze strategie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystać specjalistyczne narzędzia i frameworki do zaawansowanych zastosowań Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Poznać innowacyjne przypadki użycia oraz pojawiające się trendy w Edge AI.
• Zajmować się zaawansowanymi kwestiami etycznymi i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów średniego poziomu, naukowców zajmujących się danymi oraz entuzjastów technologii, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych do różnych zastosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń brzegowych.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Rozważać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

TinyML to praktyka wdrażania zoptymalizowanych modeli uczenia maszynowego na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów technicznych na zaawansowanym poziomie, którzy chcą projektować, optymalizować i wdrażać kompleksowe potoki TinyML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy dowiedzą się, jak:

• Zbierać, przygotowywać i zarządzać zestawami danych dla aplikacji TinyML.
• Trenować i optymalizować modele dla mikrokontrolerów o niskim poborze mocy.
• Konwertować modele do lekkich formatów odpowiednich dla urządzeń brzegowych.
• Wdrażać, testować i monitorować aplikacje TinyML w rzeczywistych środowiskach sprzętowych.

Format kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora oraz dyskusje techniczne.
• Praktyczne laboratoria i iteracyjne eksperymenty.
• Praktyczne wdrażanie na platformach opartych na mikrokontrolerach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych łańcuchów narzędziowych, płytek sprzętowych lub wewnętrznych procesów, skontaktuj się z nami, aby to uzgodnić.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz programistów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa i strategie odporności w systemach Edge AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka i podatności związane z bezpieczeństwem w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania w celu ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które są w stanie wytrzymać cyberataki.
• Stosować strategie bezpiecznego wdrażania modeli AI w środowiskach brzegowych.

TinyML to praktyka wdrażania modeli uczenia maszynowego na sprzęcie o bardzo ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą optymalizować modele TinyML pod kątem niskiego opóźnienia i efektywnego wykorzystania pamięci na urządzeniach wbudowanych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji, aby zmniejszyć rozmiar modelu bez utraty dokładności.
• Benchmarkować modele TinyML pod kątem opóźnienia, zużycia pamięci i efektywności energetycznej.
• Implementować zoptymalizowane potoki wnioskowania na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Oceniać kompromisy między wydajnością, dokładnością a ograniczeniami sprzętowymi.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora wspierane demonstracjami technicznymi.
• Praktyczne ćwiczenia optymalizacyjne i testy porównawcze wydajności.
• Praktyczna implementacja potoków TinyML w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych platform sprzętowych lub wewnętrznych procesów, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.

TinyML to podejście do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim zużyciu energii i ograniczonych zasobach, działających na krawędzi sieci.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zabezpieczyć potoki TinyML i wdrożyć techniki zachowania prywatności w aplikacjach sztucznej inteligencji na krawędzi.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować ryzyka bezpieczeństwa związane z wnioskowaniem TinyML na urządzeniach.
• Wdrożyć mechanizmy zachowania prywatności w wdrożeniach sztucznej inteligencji na krawędzi.
• Wzmocnić modele TinyML i systemy wbudowane przed zagrożeniami ze strony przeciwników.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego przetwarzania danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.

Format kursu

• Wciągające wykłady wspierane dyskusjami prowadzonymi przez ekspertów.
• Praktyczne ćwiczenia koncentrujące się na rzeczywistych scenariuszach zagrożeń.
• Praktyczna implementacja z wykorzystaniem narzędzi bezpieczeństwa wbudowanego i TinyML.

Opcje dostosowania kursu

• Organizacje mogą zamówić dostosowaną wersję tego szkolenia, aby dostosować je do swoich specyficznych potrzeb związanych z bezpieczeństwem i zgodnością.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, poznać jego zastosowania i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego znaczenie.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Optymalizować i dostrajać modele uczenia maszynowego pod kątem niskiego zużycia energii.
• Stosować TinyML w praktycznych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

TinyML to framework umożliwiający wdrażanie modeli uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy oraz platformach wbudowanych używanych w robotyce i systemach autonomicznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zintegrować możliwości percepcji i podejmowania decyzji oparte na TinyML w autonomicznych robotach, dronach i inteligentnych systemach sterowania.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Projektować zoptymalizowane modele TinyML dla zastosowań w robotyce.
• Implementować potoki percepcji na urządzeniach do autonomicznego działania w czasie rzeczywistym.
• Integrować TinyML z istniejącymi frameworkami sterowania robotami.
• Wdrażać i testować lekkie modele AI na platformach sprzętowych wbudowanych.

Format kursu

• Wykłady techniczne połączone z interaktywnymi dyskusjami.
• Praktyczne laboratoria skupiające się na zadaniach związanych z robotyką wbudowaną.
• Ćwiczenia praktyczne symulujące rzeczywiste autonomiczne przepływy pracy.

Opcje dostosowania kursu

• Dla środowisk robotyki specyficznych dla organizacji, możliwe jest dostosowanie na życzenie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych, programistów IoT oraz badaczy AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć techniki TinyML w aplikacjach zasilanych AI na energooszczędnym sprzęcie.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i AI na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach.
• Optymalizować wnioskowanie AI pod kątem niskiego poboru mocy.
• Integrować TinyML z rzeczywistymi aplikacjami IoT.

TinyML to integracja uczenia maszynowego w urządzeniach noszonych i medycznych o niskim poborze mocy i ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania TinyML w aplikacjach do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać modele TinyML do przetwarzania danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym.
• Zbierać, przetwarzać i interpretować dane z biosensorów w celu uzyskania spostrzeżeń opartych na AI.
• Optymalizować modele pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy i ograniczonej pamięci.
• Oceniać kliniczną istotność, niezawodność i bezpieczeństwo wyników generowanych przez TinyML.

Format kursu

• Wykłady wspierane przez demonstracje na żywo i interaktywne dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia z danymi z urządzeń noszonych i frameworkami TinyML.
• Ćwiczenia wdrażające w przewodzonym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych urządzeń medycznych lub przepisów prawnych, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów IoT na poziomie średnio zaawansowanym, inżynierów embedded oraz praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML w celu przewidywania awarii, wykrywania anomalii oraz w aplikacjach inteligentnych czujników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
• Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wdrażać przewidywanie awarii i wykrywanie anomalii za pomocą TinyML.
• Optymalizować modele TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.

TinyML to podejście do uczenia maszynowego zoptymalizowane dla małych urządzeń o ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do osób na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, które chcą budować działające aplikacje TinyML przy użyciu Raspberry Pi, Arduino i podobnych mikrokontrolerów.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności do:

• Zbierania i przygotowywania danych dla projektów TinyML.
• Trenowania i optymalizowania małych modeli uczenia maszynowego dla środowisk mikrokontrolerów.
• Wdrażania modeli TinyML na Raspberry Pi, Arduino i podobnych płytkach.
• Rozwijania kompleksowych prototypów wbudowanej sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne i eksperymenty.
• Praca nad projektami na rzeczywistym sprzęcie w czasie rzeczywistym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby uzyskać szkolenie dostosowane do konkretnego sprzętu lub przypadku użycia, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

TinyML to framework do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim zużyciu energii i ograniczonych zasobach w terenie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki TinyML w rozwiązaniach inteligentnego rolnictwa, aby zwiększyć automatyzację i inteligencję środowiskową.

Po ukończeniu programu uczestnicy zdobędą umiejętności do:

• Budowania i wdrażania modeli TinyML do aplikacji rolniczych.
• Integracji sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych z ekosystemami IoT do automatycznego monitorowania upraw.
• Używania specjalistycznych narzędzi do trenowania i optymalizacji lekkich modeli.
• Rozwijania przepływów pracy dla precyzyjnego nawadniania, wykrywania szkodników i analizy środowiskowej.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje techniczne.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem rzeczywistych danych i urządzeń.
• Eksperymenty praktyczne w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych systemów rolniczych, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.