Cursuri de pregatire Optimizarea Modelelor TinyML pentru Performanță și Eficiență

Această formare live, guiată de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de machine learning pe dispozitive cu resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Această instruire condusă de un instrutor (online sau în persoana) este adresată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile edge AI.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscuri de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările edge AI.
• Îmbunătăți modelurile TinyML și sistemele embarcate împotriva amenințărilor adversare.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de expert.
• Exerciții practice care accentuează scenariile amenințătoare din lumea reală.
• Implementarea hands-on folosind instrumente de securitate embarcate și TinyML.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestei instrueri pentru a se alinia cu nevoile specifice de securitate și conformitate.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau în locațiune), este destinate inginerilor și cercetătorilor în domeniul datelor la nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentalele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și importanța sa.
• Implementa modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive de contur.
• Optimiza și ajusta modelele de învățare automată pentru o consum redus de energie.
• Aplica TinyML în aplicații practice precum recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliei și procesarea audio.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power microcontrollers and embedded platforms used in robotics and autonomous systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate TinyML-based perception and decision-making capabilities into autonomous robots, drones, and intelligent control systems.

Upon finishing this course, participants will be able to:

• Design optimized TinyML models for robotics applications.
• Implement on-device perception pipelines for real-time autonomy.
• Integrate TinyML into existing robotic control frameworks.
• Deploy and test lightweight AI models on embedded hardware platforms.

Format of the Course

• Technical lectures combined with interactive discussions.
• Hands-on labs focusing on embedded robotics tasks.
• Practical exercises simulating real-world autonomous workflows.

Course Customization Options

• For organization-specific robotics environments, customization can be arranged upon request.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau pe locație), este destinată inginerilor intermediari în domeniul embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor AI care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații bazate pe AI pe hard-uri eficiente energetic.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și AI la marginea rețelei.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimiza inferența AI pentru consum mic de energie.
• Integra TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.

TinyML este integrarea învățării automatice în dispozitive portabile și medicale cu putere limitată.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților intermediași care doresc să implementeze soluții TinyML pentru monitorizarea și aplicațiile diagnostice din domeniul healthcare.

După finalizarea acestei instruiră, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea datelor de sănătate în timp real.
• Colecta, preproceseze și interpreteze datele senzorilor biologici pentru obținerea unor insight-uri bazate pe AI.
• Optimiza modelele pentru dispozitive portabile cu putere limitată și memorie restricționată.
• Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța output-urilor generale de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Practică hands-on cu date din dispozitive portabile și framework-urile TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată care să se alinieze cu dispozitivele healthcare specifice sau fluxurile de lucru reglementate, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor IoT de nivel mediu, inginerilor integrați și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru aplicații de întreținere predictivă, detectare a anomaliilor și senzori inteligenți.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiectele IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu putere redusă.
• Implementați întreținerea predictivă și detectarea anomaliilor utilizând TinyML.
• Optimizarea modelelor TinyML pentru utilizarea eficientă a puterii și a memoriei.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.