Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

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

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels nivå, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative autonome systemløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuer AI-modeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.
• Implementer Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Design og optimaliser kontrollsystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i autonome AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og IT-fagfolk som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra konsept til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuer og administrer Edge AI-applikasjoner.
• Integrer Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI-implementering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på middels nivå, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsetjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på avanserte enheter for helseapplikasjoner.
• Implementer Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnoseverktøy.
• Design og distribuer pasientovervåkingssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i AI-applikasjoner for helsetjenester.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot industrielle ingeniører på middels nivå, produksjonsfagfolk og AI-utviklere som ønsker å implementere Edge AI-løsninger i industriell automasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i industriell automasjon.
• Implementer prediktive vedlikeholdsløsninger ved hjelp av Edge AI.
• Bruk AI-teknikker for kvalitetskontroll i produksjonsprosesser.
• Optimaliser industrielle prosesser ved hjelp av Edge AI.
• Distribuer og administrer Edge AI-løsninger i industrielle miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot byplanleggere på middels nivå, sivilingeniører og prosjektledere for smartbyer som ønsker å utnytte Edge AI for smartbyinitiativer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i smarte byinfrastrukturer.
• Implementer Edge AI-løsninger for trafikkstyring og overvåking.
• Optimaliser urbane ressurser ved å bruke Edge AI-teknologier.
• Integrer Edge AI med eksisterende smartbysystemer.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn ved implementering av smarte byer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og AI-utøvere som ønsker å utnytte TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikle og optimalisere AI-modeller ved å bruke TensorFlow Lite.
• Distribuer TensorFlow Lite-modeller på ulike edge-enheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og -optimalisering.
• Implementer praktiske Edge AI-applikasjoner ved å bruke TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå og IT-fagfolk som ønsker å forstå det grunnleggende om Edge AI og dens introduksjonsapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuer enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifiser og forstå brukstilfellene og fordelene med Edge AI.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på mellomnivå, maskinlæringsingeniører og systemarkitekter som ønsker å optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene og kravene ved å distribuere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruk modellkomprimeringsteknikker for å redusere størrelsen og kompleksiteten til AI-modeller.
• Bruk kvantiseringsmetoder for å forbedre modelleffektiviteten på kantmaskinvare.
• Implementer beskjæring og andre optimaliseringsteknikker for å forbedre modellens ytelse.
• Distribuer optimaliserte AI-modeller på ulike edge-enheter.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot cybersikkerhetsfagfolk på middels nivå, systemadministratorer og AI-etikkforskere som ønsker å sikre og etisk distribuere Edge AI-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhets- og personvernutfordringene i Edge AI.
• Implementer beste fremgangsmåter for å sikre edge-enheter og data.
• Utvikle strategier for å redusere sikkerhetsrisikoer i Edge AI-distribusjoner.
• Ta tak i etiske hensyn og sikre etterlevelse av regelverk.
• Gjennomfør sikkerhetsvurderinger og revisjoner for Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører og dataforskere på nybegynnernivå som ønsker å forstå TinyML grunnleggende, utforske applikasjonene deres og distribuere AI-modeller på mikrokontrollere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dens betydning.
• Distribuer lette AI-modeller på mikrokontrollere og edge-enheter.
• Optimaliser og finjuster maskinlæringsmodeller for lavt strømforbruk.
• Bruk TinyML for virkelige applikasjoner som bevegelsesgjenkjenning, avviksdeteksjon og lydbehandling.

This instructor-led, live training in Norge (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.

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.