TinyML med Raspberry Pi og Arduino 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.

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.

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.

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 et rammeverk for å implementere maskinlæringsmodeller på lavstrøms, ressursbegrensete enheter i feltet.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er utformet for profesjonelle med mellomnivå kompetanse som ønsker å bruke TinyML-teknikker til smart landbruksløsninger som forbedrer automatisering og miljøintelligense.

Ved fullførelse av dette programmet, vil deltakerne få muligheten til:

• Bygge og implementere TinyML-modeller for landbrukssensorapplikasjoner.
• Integrasjon av kanten AI i IoT-økosystemer for automatisert grønnbevåkning.
• Bruke spesialiserte verktøy til å trene og optimalisere lette modeller.
• Utvikle arbeidsflyt for nøyaktig bevanning, plaggdeteksjon og miljøanalyse.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og anvendt teknisk diskusjon.
• Praktisk øvelse ved bruk av sanntids datasett og enheter.
• Praktiske eksperimenter i et støttet laboratoriemiljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

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