TinyML dla aplikacji IoT - 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.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę z zakresu Polsce wyposaża zaawansowanych specjalistów w umiejętności projektowania, optymalizacji i wdrażania kompletnych pipeline'ów TinyML. Uczestnicy nauczą się zbierać dane, trenować modele o niskim poborze mocy oraz testować aplikacje w środowiskach rzeczywistych, korzystając z praktycznych warsztatów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do średnio zaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i edge computing w zakresie zwiększania efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym oraz wprowadzania innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć zasady działania IoT i edge computing oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Zidentyfikować przypadki zastosowania IoT i edge computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrażania edge computing oraz chmury obliczeniowej.
• Wdrożyć rozwiązania edge computing do predykcyjnego utrzymania ruchu i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w Edge AI dla IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować Federated Learning w celu optymalizacji rozwiązań IoT i edge computing.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Implementować modele Federated Learning na urządzeniach IoT do zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszać opóźnienia i poprawiać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach edge computing.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością danych i ograniczeniami sieci w systemach IoT.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce pozwala zaawansowanym specjalistom optymalizować modele TinyML pod kątem urządzeń wbudowanych o ograniczonych zasobach. Uczestnicy zastosują kwantyzację i przycinanie, zaimplementują pipeline'y inferencji o niskich opóźnieniach oraz wykonają testy wydajnościowe pod kątem limitów pamięci i energii.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Polsce umożliwia zaawansowanym profesjonalistom zabezpieczenie potoków TinyML na urządzeniach edge. Poznasz techniki zachowujące prywatność, sposoby wzmacniania modeli przed atakami nieprzyjacielskimi oraz najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznego przetwarzania danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce uczy zaawansowanych profesjonalistów integracji TinyML w autonomicznej robotyce. Uczestnicy zaprojektują zoptymalizowane modele, wdrożą lokalne pipeline'y percepcji oraz wdrożą lekkie AI na sprzęt wbudowany dla autonomiczności w czasie rzeczywistym.

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.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce obejmuje wdrażanie rozwiązań TinyML do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej. Uczestnicy uczą się projektować modele do danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym, optymalizować je pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy oraz zapewnić ich kliniczną niezawodność. W ofercie znajdują się praktyczne ćwiczenia laboratoryjne.

To 21-godzinne szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce pozwoli średnio zaawansowanym specjalistom na wdrożenie TinyML w inteligentnym rolnictwie. Naucz się budować lekkie modele, integrować edge AI z IoT oraz optymalizować systemy do precyzyjnego nawadniania i wykrywania szkodników w praktycznym środowisku laboratoryjnym.