AI-bruk på Mikrokontrollere med TinyML Treningskurs

Denne instruktørledede, live opplæringskurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-praktikere, forskere og utviklere som ønsker å mestre de siste fremskrittene innen Edge AI, optimalisere sine AI-modeller for edge-deployering, og utforske spesialiserte applikasjoner innen forskjellige industrier.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforske avanserte teknikker innen Edge AI-modellutvikling og optimalisering.
• Implementere fremskrittelige strategier for å deployere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruke spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimalisere ytelse og effektivitet i Edge AI-løsninger.
• Utforske innovative bruksområder og fremvoksende trender innen Edge AI.
• Håndtere avanserte etiske og sikkerhetshensyn i Edge AI-deployeringer.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, datasientister og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på kant-enheter for ulike applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene for Edge AI og dens fordeler.
• Opprette og konfigurere kant-datamiljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for kant-distribusjon.
• Implementere praktiske AI-løsninger på kant-enheter.
• Vurdere og forbedre ytelsen til kant-distribuerte modeller.
• Ta hensyn til etiske og sikkerhetsaspekter i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå robotikkingeniører, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative løsninger på autonome systemer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuere AI-modeller for sanstidsbehandling på edge-enheter.
• Implementere Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Utforme og optimalisere styringssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i autonome AI-applikasjoner.

Dette instruktørledede, live-training (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere og IT-profesjonelle som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra begrep til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende konsepter i Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuere og administrere Edge AI-applikasjoner.
• Integrere Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Behandle etiske overveielser og beste praksis ved implementering av Edge AI.

Denne instruktørledede, direkte opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere på mellomnivå som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helseløsninger.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og deploye AI-modeller på edge-enheter for helseapplikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnostiske verktøy.
• Utforme og deploye pasientovervåkingssystemer ved bruk av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i helse AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot industriingeniører, produksjonsprofesjonelle og AI-utviklere med mellomnivå-kompetanse som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i industriell automatisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå rollen til Edge AI i industriell automatisering.
• Implementere løsninger for forutseende vedlikehold ved bruk av Edge AI.
• Anvende AI-teknikker for kvalitetskontroll i produksjonsprosesser.
• Optimalisere industrielle prosesser ved bruk av Edge AI.
• Utplassere og administrere Edge AI-løsninger i industrielle miljøer.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, systemarkitekter og fagfolk innen industri som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligent datahåndtering og analysekapabiliteter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelse i IoT.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuere AI-modeller på Edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids datahåndtering og beslutningsprosesser i IoT-systemer.
• Integtere Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Behandle etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-byplanleggere, sivile ingeniører og smartby-prosjektledere som ønsker å utnytte Edge AI for smartby-initiativ.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i smartby-infrastrukturer.
• Implementere Edge AI-løsninger for trafikkstyring og overvåking.
• Optimalisere byressurser ved hjelp av Edge AI-teknologier.
• Integrere Edge AI med eksisterende smartby-systemer.
• Behandle etiske og regulerende hensyn i smartby-utplasseringer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, live opplæringen på nett eller på stedet, er rettet mot utviklere og IT-profesjonelle på begynnernivå som ønsker å forstå grunnleggende konsepter og introduserende applikasjoner innen Edge AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuere enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifisere og forstå bruksområder og fordeler med Edge AI.

Denne instruktørledede, liveopplæring i Norge (online eller på sted) retter seg mot AI-utviklere, maskinlæringsingeniører og systemarkitekter på mellomnivå som ønsker å optimalisere AI-modeller for utplassering på kanten.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå utfordringene og kravene ved å utplassere AI-modeller på kantenheter.
• Bruke modellkomprimeringsmetoder for å redusere størrelsen og kompleksiteten til AI-modeller.
• Bruke kvantiseringsmetoder for å øke modellens effektivitet på kantehardware.
• Implementere beskjæring og andre optimaliseringsmetoder for å forbedre modellens ytelse.
• Utplassere optimaliserte AI-modeller på ulike kantenheter.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå sikkerhetsprofesjonelle innen cybersikkerhet, systemadministratorer og forskere i AI-etikk som ønsker å sikre og etisk bruke Edge AI-løsninger.

Ved kursets slutt vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå sikkerhets- og personvernutfordringene i Edge AI.
• Implementere beste praksis for å sikre enhets- og data på kanten.
• Utvikle strategier for å redusere sikkerhetsrisikoer i Edge AI-utplasseringer.
• Behandle etiske hensyn og sikre overholdelse av reguleringer.
• Utføre sikkerhetsvurderinger og revisjoner for Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører og dataforskere på grunnleggende nivå som ønsker å forstå TinyML-funksjonene, utforske dets anvendelser og distribuere AI-modeller på mikroprosessorer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende aspekter av TinyML og dets betydning.
• Distribuere lettvekts AI-modeller på mikroprosessorer og kantenheter.
• Optimalisere og justere maskinlæringsmodeller for lav strømforbruk.
• Bruke TinyML for reelle anvendelser som gjesterekjenning, anomalioppdagelse og lydbehandling.

Denne instruktørledede, levende opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-embederte ingeniører, IoT-utviklere og AI-forskere som ønsker å implementere TinyML-teknikker for AI-drevne applikasjoner på energieffektivt utstyr.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå grunnleggende prinsipper om TinyML og edge AI.
• Deployere lettvekts AI-modeller på mikrokontrollere.
• Optimalisere AI-inferens for lav strømforbruk.
• Integrere TinyML med virkelige IoT-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IoT-utviklere på middels nivå, innebygde ingeniører og AI-utøvere som ønsker å implementere TinyML for prediktivt vedlikehold, avviksdeteksjon og smarte sensorapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TinyML og dets applikasjoner i IoT.
• Sett opp et TinyML utviklingsmiljø for IoT-prosjekter.
• Utvikle og distribuer ML-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Implementer prediktivt vedlikehold og oppdagelse av anomalier ved å bruke TinyML.
• Optimaliser TinyML-modeller for effektiv strøm- og minnebruk.