Optymalizacja modeli TinyML pod kątem wydajności i efektywności - Plan Szkolenia

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 inżynierów systemów wbudowanych i deweloperów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego korzyści dla aplikacji AI na urządzeniach brzegowych.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Szkolić, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim zużyciu energii.
• Wykorzystać TensorFlow Lite i Edge Impulse do implementacji praktycznych aplikacji TinyML.
• Optymalizować modele AI pod kątem efektywności energetycznej i ograniczeń pamięciowych.

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.