Szkolenia TinyML w Radom

This instructor-led, live training in Radom (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów systemów wbudowanych i programistów AI, którzy chcą wdrożyć modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zalety dla aplikacji brzegowych AI.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Trenować, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wykorzystanie TensorFlow Lite i Edge Impulse do wdrożenia rzeczywistych aplikacji TinyML.
• Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności energetycznej i ograniczeń pamięci.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących inżynierów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, zbadać jego zastosowania i wdrożyć modele sztucznej inteligencji na mikrokontrolerach.

Pod koniec tego 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.
• Zastosować TinyML w rzeczywistych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.