TinyML for IoT-applikasjoner Treningskurs

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 underviser-ledede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-professionelle og virksomhetsledere som ønsker å forstå potensialet ved IoT og edge computing for å gjøre bedriftene mer effektive, tilby reell tidsbehandling og skape innovasjon i ulike industrier.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifisere brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjon, logistikk og energi-sektorene.
• Skille mellom edge- og cloud-beregningarkitekturen og -distribusjonsscenarioer.
• Implementere edge computing-løsninger for prediktiv vedlikehold og reell tidsbeslutningstaking.

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 i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktledere og utviklere som ønsker å bruke Edge Computing til å desentralisere dataadministrasjon for raskere ytelse, ved å utnytte smarte enheter plassert på kildenettverket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og fordelene ved Edge Computing.
• Identifiser brukstilfellene og eksemplene der Edge Computing kan brukes.
• Design og bygg Edge Computing løsninger for raskere databehandling og reduserte driftskostnader.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

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.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om de ulike aspektene ved NB-IoT (også kjent som LTE Cat NB1) når de utvikler og distribuerer en prøve NB-IoT-basert applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifiser de forskjellige komponentene i NB-IoT og hvordan de passer sammen for å danne et økosystem.
• Forstå og forklar sikkerhetsfunksjonene innebygd i NB-IoT-enheter.
• Utvikle en enkel applikasjon for å spore NB-IoT enheter.

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.

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.

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.

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.