TinyML Kurs i Oslo

This instructor-led, live training in Oslo (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 Oslo (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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot embedded-systemingeniører på mellomnivå og AI-utviklere som ønsker å distribuere maskinlæringsmodeller på mikrokontrollere ved hjelp av TensorFlow Lite og Edge Impulse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dets fordeler for avanserte AI-applikasjoner.
• Sett opp et utviklingsmiljø for TinyML prosjekter.
• Tren, optimaliser og distribuer AI-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Bruk TensorFlow Lite og Edge Impulse til å implementere virkelige TinyML-applikasjoner.
• Optimaliser AI-modeller for strømeffektivitet og minnebegrensninger.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (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.