Online lub stacjonarnie, prowadzone przez instruktora szkolenia na żywo z TinyML pokazują poprzez interaktywną praktykę, jak wykorzystać uczenie maszynowe na urządzeniach o ultraniskim poborze mocy, aby umożliwić aplikacje oparte na sztucznej inteligencji w środowiskach o ograniczonych zasobach.
Szkolenie TinyML jest dostępne jako „szkolenie na żywo online” lub „szkolenie na żywo na miejscu”. Szkolenie na żywo online (znane również jako „zdalne szkolenie na żywo”) odbywa się za pośrednictwem interaktywnego pulpitu zdalnego. Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto.
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Trójmiasto (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.
Ten prowadzony przez instruktora trening w Trójmiasto pomaga osobom początkującym i średniozaawansowanym tworzyć praktyczne aplikacje TinyML przy użyciu Raspberry Pi i Arduino. Obejmuje zbieranie danych, optymalizację modeli i wdrażanie na urządzeniach brzegowych, prowadząc do tworzenia wydajnych, rzeczywistych prototypów wbudowanej sztucznej inteligencji.
To szkolenie prowadzone przez wykładowcę z zakresu Trójmiasto 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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Trójmiasto 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 w Trójmiasto 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 21-godzinne szkolenie prowadzone przez instruktora w Trójmiasto 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.
To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Trójmiasto 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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Trójmiasto 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 na żywo w Trójmiasto (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów IoT na poziomie średnio zaawansowanym, inżynierów embedded oraz praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML w celu przewidywania awarii, wykrywania anomalii oraz w aplikacjach inteligentnych czujników.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
Wdrażać przewidywanie awarii i wykrywanie anomalii za pomocą TinyML.
Optymalizować modele TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Trójmiasto (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, na żywo w Trójmiasto (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.
