Szkolenia TinyML w Radom

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.

TinyML to podejście do uczenia maszynowego zoptymalizowane dla małych, ograniczonych urządzeń.

Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do uczestników na poziomie początkującym do średniozaawansowanym, którzy chcą zbudować działające aplikacje TinyML przy użyciu Raspberry Pi, Arduino i podobnych mikrokontrolerów.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności, które pozwolą im:

• Zbierać i przygotowywać dane dla projektów TinyML.
• Trenować i optymalizować małe modele uczenia maszynowego do środowiska mikrokontrolerów.
• Wdrażać modele TinyML na Raspberry Pi, Arduino i powiązanych płytach.
• Rozwickiwać prototypy wbudowanego AI od początku do końca.

Format Kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora i kierowane dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia i eksperymenty na żywo.
• Projektowanie projektów w laboratorium na rzeczywistym sprzęcie.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Dla dostosowanego szkolenia zgodnego z Twoją specyficzną platformą sprzętową lub przypadkiem użycia, prosimy o kontakt.

TinyML to praktyka wdrażania zoptymalizowanych modeli uczenia maszynowego na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów technicznych, którzy chcą projektować, optymalizować i wdrażać kompleksowe potoki TinyML.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy nauczą się:

• zbierać, przygotowywać i zarządzać zestawami danych dla aplikacji TinyML,
• trenować i optymalizować modele dla mikrokontrolerów o niskim zużyciu energii,
• konwertować modele na lżejsze formy, odpowiednie dla urządzeń brzegowych,
• wdrażać, testować i monitorować aplikacje TinyML w rzeczywistych środowiskach sprzętowych.

Format kursu

• wykłady prowadzone przez instruktora i techniczna dyskusja,
• praktyczne laboratoria i iteracyjne eksperymenty,
• praktyczne wdrażanie na platformach opartych o mikrokontrolery.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby dostosować szkolenie do określonych łańcuchów narzędziowych, płyt sprzętowych lub wewnętrznych procesów, prosimy o kontakt z nami, aby uzgodnić szczegóły.

TinyML to podejście do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim zużyciu energii, z ograniczoną ilością zasobów, działających na krawędzi sieci.

Ten prowadzony przez instruktora szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o zaawansowanym poziomie, którzy chcą zabezpieczać potoki TinyML i wdrażać techniki chroniące prywatność w aplikacjach AI na krawędzi.

Na koniec tego kursu uczestnicy będą mogli:

• Identyfikować unikalne zagrożenia bezpieczeństwa związane z wnioskowaniem TinyML na urządzeniach.
• Implementować mechanizmy chroniące prywatność w wdrożeniach AI na krawędzi.
• Wzmocniać modele TinyML i układy wbudowane przeciwko zagrożeniom niesprzyjającym.
• Stosować najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznej obsługi danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.

Format kursu

• Angażujące wykłady wspierane dyskusjami prowadzonymi przez ekspertów.
• Praktyczne ćwiczenia podkreślające rzeczywiste scenariusze zagrożeń.
• Ręczna implementacja przy użyciu narzędzi bezpieczeństwa wbudowanego i TinyML.

Opcje dostosowywania kursu

• Organizacje mogą zapytać o dostosowaną wersję tego szkolenia, aby zrównoleglić je z ich konkretnymi potrzebami bezpieczeństwa i zgodności.

TinyML to ramka do wdrażania modeli uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poboru energii oraz wbudowanych platformach stosowanych w robotyce i systemach autonomicznych.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zintegrować zdolności poznawcze i podejmowania decyzji oparte na TinyML w autonomicznych robotach, dronach i inteligentnych systemach sterowniczych.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Projektować zoptymalizowane modele TinyML dla zastosowań robotycznych.
• Implementować potoki percepcji na urządzeniu dla autonomiczności w czasie rzeczywistym.
• Integrować TinyML z istniejącymi frameworkami sterowania robotyką.
• Wdrażać i testować lekkie modele sztucznej inteligencji na platformach sprzętowych wbudowanych.

Format kursu

• Techniczne wykłady połączone z interaktywnymi dyskusjami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na zadaniach robotyki wbudowanej.
• Praktyczne ćwiczenia symulujące autonomiczne przepływy pracy w świecie rzeczywistym.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla środowisk robotyki specyficznych dla organizacji, dostosowanie może być zorganizowane na żądanie.

TinyML to ramka do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim poziomie zasobów i ograniczonej mocy obliczeniowej, używanych w polu.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki TinyML do rozwiązań inteligentnego rolnictwa, które poprawiają automatyzację i inteligencję środowiskową.

Po ukończeniu tego programu uczestnicy zdobędą umiejętność:

• Budowania i wdrażania modeli TinyML dla aplikacji czujników rolniczych.
• Integracji sztucznej inteligencji na brzegu (edge AI) z ekosystemami IoT do automatycznego monitorowania upraw.
• Użycia specjalistycznych narzędzi do treningu i optymalizacji lekkich modeli.
• Rozwijania przepływów pracy dla precyzyjnego nawadniania, wykrywania szkodników i analizy środowiska.

Format kursu

• Kierowane prezentacje i zastosowane dyskusje techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne na podstawie rzeczywistych zestawów danych i urządzeń.
• Praktyczna eksperymentacja w wspieranym środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla dostosowanego treningu zgodnego z konkretnymi systemami rolniczymi, prosimy o kontakt w celu dostosowania programu.

TinyML to integracja uczenia maszynowego z niskowypadowymi, ograniczonymi pod względem zasobów urządzeniami noszonymi i medycznymi.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków poziomu średniego, którzy chcą zaimplementować rozwiązania TinyML dla monitorowania i aplikacji diagnostycznych w opiece zdrowotnej.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać modele TinyML do przetwarzania danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym.
• Zbierać, przygotowywać i interpretować dane z czujników biomedycznych dla wniosków opartych na sztucznej inteligencji.
• Optymalizować modele dla urządzeń noszonych o ograniczonej mocy i pamięci.
• Oceniać kliniczną relevancję, niezawodność i bezpieczeństwo wyników uzyskanych za pomocą TinyML.

Format kursu

• Wykłady wspierane na żywo pokazami i interaktywnymi dyskusjami.
• Ćwiczenia praktyczne z danymi z urządzeń noszonych i frameworków TinyML.
• Zadania implementacyjne w skierowanym środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla szkolenia dostosowanego do konkretnych urządzeń medycznych lub procesów regulacyjnych, prosimy o kontakt w celu dostosowania programu.

TinyML to praktyka wdrażania modeli uczenia maszynowego na sprzęcie o silnych ograniczeniach zasobów.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą zoptymalizować modele TinyML pod kątem niskiego opóźnienia i efektywnej w pamięci wdrożenia na urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować techniki kwantyzacji, przycinania i kompresji do zmniejszenia rozmiaru modelu bez utraty dokładności.
• Przetestować modele TinyML pod kątem opóźnienia, zużycia pamięci i efektywności energetycznej.
• Zaimplementować zoptymalizowane potoki wnioskowania na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Oceenić kompromisy między wydajnością, dokładnością i ograniczeniami sprzętowymi.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora, wspierane prezentacjami technicznymi.
• Praktyczne ćwiczenia optymalizacyjne i porównawcze testy wydajności.
• Ręczna implementacja potoków TinyML w kontrolowanym środowisku laboratorium.

Opcje dostosowania kursu

• Dla dostosowanych szkoleń zgodnych z określonymi platformami sprzętowymi lub wewnętrznymi przepływami pracy, prosimy o kontakt, aby dostosować program.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 Radom (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.