Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Plan Szkolenia
TinyML umożliwia wydajne uruchamianie modeli AI na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych przy niskim zużyciu energii.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów systemów wbudowanych i programistów AI, którzy chcą wdrożyć modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy TinyML i jego zalety dla aplikacji brzegowych AI.
- Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
- Trenować, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
- Wykorzystanie TensorFlow Lite i Edge Impulse do wdrożenia rzeczywistych aplikacji TinyML.
- Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności energetycznej i ograniczeń pamięci.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do TinyML i Edge AI
- Czym jest TinyML?
- Zalety i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją na mikrokontrolerach
- Przegląd narzędzi TinyML: TensorFlow Lite i Edge Impulse
- Przypadki użycia TinyML w IoT i rzeczywistych aplikacjach
Konfiguracja środowiska programistycznego TinyML
- Instalowanie i konfigurowanie Arduino IDE
- Wprowadzenie do TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów
- Korzystanie z Edge Impulse Studio do programowania TinyML
- Podłączanie i testowanie mikrokontrolerów dla aplikacji AI
Tworzenie i szkolenie modeli Machine Learning
- Zrozumienie przepływu pracy TinyML
- Zbieranie i wstępne przetwarzanie danych z czujników
- Trenowanie modeli uczenia maszynowego dla wbudowanej sztucznej inteligencji
- Optymalizacja modeli pod kątem niskiego poboru mocy i przetwarzania w czasie rzeczywistym
Wdrażanie modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach Microcontroller
- Konwersja modeli AI do formatu TensorFlow Lite
- Miganie i uruchamianie modeli na mikrokontrolerach
- Sprawdzanie poprawności i debugowanie implementacji TinyML
Optymalizacja TinyML pod kątem wydajności i efektywności
- Techniki kwantyzacji i kompresji modeli
- Strategie zarządzania energią dla brzegowej sztucznej inteligencji
- Ograniczenia pamięci i obliczeń we wbudowanej sztucznej inteligencji
Praktyczne zastosowania TinyML
- Rozpoznawanie gestów przy użyciu danych z akcelerometru
- Klasyfikacja audio i wykrywanie słów kluczowych
- Wykrywanie anomalii na potrzeby konserwacji predykcyjnej
Bezpieczeństwo i przyszłe trendy w TinyML
- Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych w aplikacjach TinyML
- Wyzwania związane z uczeniem federacyjnym na mikrokontrolerach
- Pojawiające się badania i postępy w TinyML
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu systemów wbudowanych
- Znajomość programowania w języku Python lub C/C++
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Zrozumienie sprzętu i urządzeń peryferyjnych mikrokontrolera
Odbiorcy
- Inżynierowie systemów wbudowanych
- Programiści AI
21 godzin
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Plan Szkolenia - Booking
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Plan Szkolenia - Enquiry
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced Edge AI Techniques
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level AI practitioners, researchers, and developers who wish to master the latest advancements in Edge AI, optimize their AI models for edge deployment, and explore specialized applications across various industries.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explore advanced techniques in Edge AI model development and optimization.
- Implement cutting-edge strategies for deploying AI models on edge devices.
- Utilize specialized tools and frameworks for advanced Edge AI applications.
- Optimize performance and efficiency of Edge AI solutions.
- Explore innovative use cases and emerging trends in Edge AI.
- Address advanced ethical and security considerations in Edge AI deployments.
Więcej...
Building AI Solutions on the Edge
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the principles of Edge AI and its benefits.
- Set up and configure the edge computing environment.
- Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
- Implement practical AI solutions on edge devices.
- Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
- Address ethical and security considerations in Edge AI applications.
Więcej...
Edge AI in Autonomous Systems
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level robotics engineers, autonomous vehicle developers, and AI researchers who wish to leverage Edge AI for innovative autonomous system solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role and benefits of Edge AI in autonomous systems.
- Develop and deploy AI models for real-time processing on edge devices.
- Implement Edge AI solutions in autonomous vehicles, drones, and robotics.
- Design and optimize control systems using Edge AI.
- Address ethical and regulatory considerations in autonomous AI applications.
Więcej...
Edge AI: From Concept to Implementation
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and IT professionals who wish to gain a comprehensive understanding of Edge AI from concept to practical implementation, including setup and deployment.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Edge AI.
- Set up and configure Edge AI environments.
- Develop, train, and optimize Edge AI models.
- Deploy and manage Edge AI applications.
- Integrate Edge AI with existing systems and workflows.
- Address ethical considerations and best practices in Edge AI implementation.
Więcej...
Edge AI for Healthcare
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
- Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
- Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
- Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
- Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.
Więcej...
Edge AI in Industrial Automation
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych średniego szczebla, specjalistów ds. produkcji i programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania Edge AI w automatyce przemysłowej.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć rolę Edge AI w automatyce przemysłowej.
- Wdrożyć rozwiązania konserwacji predykcyjnej przy użyciu Edge AI.
- Zastosować techniki AI do kontroli jakości w procesach produkcyjnych.
- Optymalizować procesy przemysłowe przy użyciu Edge AI.
- Wdrażać i zarządzać rozwiązaniami Edge AI w środowiskach przemysłowych.
Więcej...
Edge AI for IoT Applications
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, system architects, and industry professionals who wish to leverage Edge AI for enhancing IoT applications with intelligent data processing and analytics capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of Edge AI and its application in IoT.
- Set up and configure Edge AI environments for IoT devices.
- Develop and deploy AI models on edge devices for IoT applications.
- Implement real-time data processing and decision-making in IoT systems.
- Integrate Edge AI with various IoT protocols and platforms.
- Address ethical considerations and best practices in Edge AI for IoT.
Więcej...
Edge AI for Smart Cities
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level urban planners, civil engineers, and smart city project managers who wish to leverage Edge AI for smart city initiatives.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role of Edge AI in smart city infrastructures.
- Implement Edge AI solutions for traffic management and surveillance.
- Optimize urban resources using Edge AI technologies.
- Integrate Edge AI with existing smart city systems.
- Address ethical and regulatory considerations in smart city deployments.
Więcej...
Edge AI with TensorFlow Lite
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and AI practitioners who wish to leverage TensorFlow Lite for Edge AI applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TensorFlow Lite and its role in Edge AI.
- Develop and optimize AI models using TensorFlow Lite.
- Deploy TensorFlow Lite models on various edge devices.
- Utilize tools and techniques for model conversion and optimization.
- Implement practical Edge AI applications using TensorFlow Lite.
Więcej...
Introduction to Edge AI
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and IT professionals who wish to understand the fundamentals of Edge AI and its introductory applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts and architecture of Edge AI.
- Set up and configure Edge AI environments.
- Develop and deploy simple Edge AI applications.
- Identify and understand the use cases and benefits of Edge AI.
Więcej...
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers, machine learning engineers, and system architects who wish to optimize AI models for edge deployment.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the challenges and requirements of deploying AI models on edge devices.
- Apply model compression techniques to reduce the size and complexity of AI models.
- Utilize quantization methods to enhance model efficiency on edge hardware.
- Implement pruning and other optimization techniques to improve model performance.
- Deploy optimized AI models on various edge devices.
Więcej...
Security and Privacy in Edge AI
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level cybersecurity professionals, system administrators, and AI ethics researchers who wish to secure and ethically deploy Edge AI solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the security and privacy challenges in Edge AI.
- Implement best practices for securing edge devices and data.
- Develop strategies to mitigate security risks in Edge AI deployments.
- Address ethical considerations and ensure compliance with regulations.
- Conduct security assessments and audits for Edge AI applications.
Więcej...
Introduction to TinyML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących inżynierów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, zbadać jego zastosowania i wdrożyć modele sztucznej inteligencji na mikrokontrolerach.
Pod koniec tego 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.
- Zastosować TinyML w rzeczywistych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.
Więcej...
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
- Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
- Optimize AI inference for low-power consumption.
- Integrate TinyML with real-world IoT applications.
Więcej...
TinyML for IoT Applications
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów IoT, inżynierów wbudowanych i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML do konserwacji predykcyjnej, wykrywania anomalii i aplikacji inteligentnych czujników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
- Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
- Rozwijać i wdrażać modele ML na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
- Wdrożenie konserwacji predykcyjnej i wykrywania anomalii przy użyciu TinyML.
- Optymalizacja modeli TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.
Więcej...
