TinyML dla aplikacji IoT - 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.

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 menedżerów produktów i deweloperów, którzy chcą wykorzystać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu szybszej wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i zmniejszenia kosztów operacyjnych.

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.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki współpracują one ze sobą, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

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.

ThingsBoard to platforma IoT o otwartym kodzie źródłowym, która oferuje zarządzanie urządzeniami, zbieranie danych, przetwarzanie i wizualizację dla Twojego rozwiązania IoT.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak zintegrować ThingsBoard z własnymi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z wykorzystaniem ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych telemetrycznych z urządzeń
• Zintegrować ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić szkolenie dostosowane do potrzeb, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

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.

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.