TinyML: Kjøring av AI på ultra-lavmaktig kantutstyr 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.

TinyML er praksis for å implementere optimerte maskinlæringsmodeller på ressursbegrenset randenheter.

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot teknisk personale med avansert nivå som ønsker å designe, optimere og distribuere fullstendige TinyML-pipelines.

Til slutt av denne utdanningen vil deltakerne lære hvordan de kan:

• Samle inn, forberede og administrere datasett for TinyML-applikasjoner.
• Trene og optimere modeller for lavkraft mikrokontrollerer.
• Konvertere modeller til lette formater som er egnet for randenheter.
• Distribuere, teste og overvåke TinyML-applikasjoner i reelle hardvarer miljøer.

Kursformat

• Instruktørledede forelesninger og teknisk diskusjon.
• Praktiske labber og iterativ eksperimentering.
• Håndtering av distribusjon på mikrokontrollerbaserte plattformer.

Kursanpassingsmuligheter

• For å anpasse utdanningen med spesifikke verktøykjeder, hardvarer eller interne arbeidsflyt, vennligst kontakt oss for å ordne det.

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, 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 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, live-treningen på Norge (online eller på stedet) retter seg mot mellomnivå-embeddede systemingeniører og AI-utviklere som ønsker å deploye maskinlæringsmodeller på mikrocontroller ved bruk av TensorFlow Lite og Edge Impulse.

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

• Forstå grunnleggende prinsipper for TinyML og dets fordeler for edge AI-applikasjoner.
• Opprette en utviklingsmiljø for TinyML-prosjekter.
• Tren, optimalisere og deploye AI-modeller på lavstrøms mikrocontroller.
• Bruke TensorFlow Lite og Edge Impulse for å implementere virkelige TinyML-applikasjoner.
• Optimalisere AI-modeller for strømforbruk og minnebegrensninger.

TinyML er praksisen med å deploye maskinlæringsmodeller på hardvara med sterkt ressursbegrensete ressurser.

Dette instruktørførte, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte praktikere som ønsker å optimalisere TinyML-modeller for lav-latens, minneeffektiv deployering på embedde enheter.

Etter fullført kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke kvantisering, pruning og komprimeringsteknikker for å redusere modellens størrelse uten å tappe nøyaktighet.
• Måle TinyML-modeller med hensyn til latens, minneforbruk og energieffektivitet.
• Implementere optimaliserte inferens-pipeliner på mikrokontrollere og kantenheter.
• Vurdere handelser mellom ytelse, nøyaktighet og hardvareressurser.

Kursformat

• Instruktørførte presentasjoner støttet av tekniske demonstrasjoner.
• Praktisk optimaliseringsøvelser og sammenlignende ytestestering.
• Håndig implementering av TinyML-pipeliner i en kontrollert lab-miljø.

Kurstilpasningsalternativer

• For tilpasset trening i overensstemmelse med spesifikke hardvaraplattformer eller interne arbeidsflyter, vennligst kontakt oss for å tilpasse programmet.

TinyML er en tilnærming for å distribuere maskinlæringsmodeller på lavkraftige, ressursbegrensete enheter som opererer på nettverkskanten.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte nivå profesjonelle som ønsker å sikre TinyML-pipelines og implementere personvernbevarende teknikker i edge AI-applikasjoner.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Identifisere sikkerhetsrisikoer unike for on-device TinyML-inferens.
• Implementere personvernbevarende mekanismer for edge AI-distribusjoner.
• Forsterke TinyML-modeller og inbyggede systemer mot fjendtlig trusler.
• Bruke beste praksis for sikkert datahåndtering i ressursbegrenede miljøer.

Kursets format

• Engasjerende forelesninger støttet av ekspertledede diskusjoner.
• Praktiske øvelser med fokus på reelle truescenarier.
• Håndig implementering ved hjelp av inbygget sikkerhet og TinyML-verktøy.

Kursespesifikke tilpasningsoptsjoner

• Organisasjoner kan be om en tilpasset versjon av denne treningen for å justere seg til deres spesifike sikkerhets- og samsvarbehov.

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.

TinyML er et rammeverk for å deploye maskinlæringsmodeller på lavkraft microcontrollers og innbyggede plattformer som brukes i robottikk og autonome systemer.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot ferdige profesjonelle som ønsker å integrere TinyML-baserte oppfatnings- og beslutningsfattende evner i autonome roboter, droner og intelligente kontrollsystemer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil deltakerne være i stand til å:

• Designe optimerte TinyML-modeller for robotikk-applikasjoner.
• Implementere på-enhet oppfatningspipelines for reeltids autonomi.
• Integrasjon av TinyML i eksisterende robotikk-kontrollrammeverk.
• Deploye og teste lette AI-modeller på innbyggede hardvareressurser.

Kursformat

• Tekniske forelesninger kombinert med interaktive diskusjoner.
• Praksislaboratorier fokuset på innbygget robotikkoppgaver.
• Praktiske øvelser som simulerer reelle arbeidsflyter for autonome systemer.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For organisasjonsspesifikke robotikkmiljøer kan tilpasning ordnes på forespørsel.

TinyML er integreringen av maskinlæring i low-power, ressursbegrensete dråpebare og medisinske enheter.

Dette instruktørledede live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåbrukere som ønsker å implementere TinyML-løsninger for helseovervåking og diagnosapplikasjoner.

Etter gjennomført trening vil deltakerne kunne:

• Designe og distribuere TinyML-modeller for sanntids helsedata-behandling.
• Samle inn, forbehandle og tolke biosensor-data for AI-drevne innsikter.
• Optimer modeller for low-power og minnesvarte dråpebare enheter.
• Vurdere klinisk relevans, pålitelighet og sikkerhet av TinyML-drevne utdata.

Kursformat

• Foredrag som støttes av live-demonstrasjoner og interaktiv diskusjon.
• Håndleggende øvelser med dråpebar enhetsdata og TinyML-rammeverk.
• Implementeringsøvelser i en veiledet laboratoriemiljø.

Kursjusteringsoptions

• For tilpasset trening som aligner med spesifikke helseenheter eller regulatoriske arbeidsflyter, vennligst kontakt oss for å tilpasse programmet.

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.

TinyML er en maskinlæringsmetode som er optimalisert for små, ressursbegrensete enheter.

Dette instruktørsledte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner- og mellomnivå lærere som ønsker å bygge fungerende TinyML-applikasjoner ved hjelp av Raspberry Pi, Arduino og liknende mikrokontroller.

Ved fullføring av denne treningen vil deltakerne få ferdighetene til å:

• Samle inn og forberede data for TinyML-prosjekter.
• Trene og optimalisere små maskinlæringsmodeller for mikrokontrollermiljøer.
• Distribuere TinyML-modeller på Raspberry Pi, Arduino og relaterte plater.
• Utvikle end-to-end embeddete AI-prototyper.

Kursformat

• Instruktørsledte presentasjoner og veiledet diskusjon.
• Praktiske øvelser og håndig eksperimentering.
• Live-lab prosjektarbete på reell hardvare.

Kursanpassingsmuligheter

• For tilpasset trening i overensstemmelse med din spesifikke hardvare eller brukssituasjon, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

TinyML er et rammeverk for å sette i drift maskinlæringsmodeller på lavenergikrevende, ressursbegrensete enheter i feltet.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er designet for mellomnivå profesjonelle som ønsker å anvende TinyML-teknikker til smart landbruksløsninger som forbedrer automatisering og miljøintelligens.

Etter å ha fullført dette programmet, vil deltakerne få evnen til:

• Bygge og sette i drift TinyML-modeller for landbrukssensorapplikasjoner.
• Integrasjon av edge AI i IoT-økosystemer for automatisert grønnsaksovervåking.
• Bruke spesialiserte verktøy til å trene og optimalisere lyste modeller.
• Utvikle arbeidsflyter for presis vannføring, skadeoppdagelse og miljøanalyse.

Kursformat

• Veiledet presentasjon og anvendt teknisk diskusjon.
• Praktisk trening ved bruk av sanntid datasett og enheter.
• Praktiske eksperimenter i et støttet laboratoriemiljø.

Kurs tilpasningsalternativer

• For tilpasset trening i overensstemmelse med spesifikke landbrukssystemer, vennligst kontakt oss for å tilpasse programmet.