Szkolenia TinyML w kujawsko-pomorskie

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla inżynierów embedded na poziomie średniozaawansowanym, programistów IoT i badaczy AI, którzy chcą wdrożyć techniki TinyML dla aplikacji wspomaganych sztuczną inteligencją na energoszczędnym sprzęcie.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i sztucznej inteligencji na krańcach sieci.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach.
• Optymalizować wnioskowanie AI dla niskiego zużycia energii.
• Integrować TinyML z rzeczywistymi aplikacjami IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w kujawsko-pomorskie (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w kujawsko-pomorskie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych i developerów AI na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach za pomocą TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego korzyści dla zastosowań sztucznej inteligencji na krawędzi.
• Zainstalować środowisko rozwojowe dla projektów TinyML.
• Trenować, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim zużyciu energii.
• Używać TensorFlow Lite i Edge Impulse do implementacji rzeczywistych zastosowań TinyML.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności energetycznej i ograniczeń pamięci.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do początkujących inżynierów i naukowców danych, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, badać jego zastosowania oraz wdrażać modele AI na mikroprocesorach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML oraz jego znaczenie.
• Wdrażać lekkościowe modele AI na mikroprocesorach i urządzeniach krawędziowych.
• Optymalizować i dopasowywać modele uczenia maszynowego do niskiego zużycia energii.
• Zastosować TinyML w realnych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.