Cursuri de pregatire Introducere în TinyML

TinyML reprezintă practica de implementare a modelelor de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să optimizeze și să implementeze fluxuri de lucru complete TinyML.

La finalul acestei formări, participanții vor învăța cum să:

• Colecteze, pregătească și gestioneze seturi de date pentru aplicații TinyML.
• Antreneze și optimizeze modele pentru microcontrolere cu consum redus de energie.
• Convertească modele în formate ușoare adecvate pentru dispozitive edge.
• Implementeze, testeze și monitorizeze aplicații TinyML în medii hardware reale.

Formatul Cursului

• Prelegeri ghidate de instructor și discuții tehnice.
• Laboratoare practice și experimentare iterativă.
• Implementare practică pe platforme bazate pe microcontrolere.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a personaliza formarea cu lanțuri de unelte specifice, plăci hardware sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar și dezvoltatorilor de AI care doresc să implementeze modele de machine learning pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile de AI la edge.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Să antreneze, să optimizeze și să implementeze modele de AI pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să folosească TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații reale TinyML.
• Să optimizeze modelele de AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

TinyML este practica de implementare a modelelor de învățare automată pe hardware cu resurse limitate.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor avansați care doresc să optimizeze modelele TinyML pentru o implementare cu latență scăzută și eficiență de memorie pe dispozitive embedded.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantizare, pruning și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a compromite acuratețea.
• Efectua benchmarking al modelelor TinyML pentru latență, consum de memorie și eficiență energetică.
• Implementa pipeline-uri de inferență optimizate pe microcontrolere și dispozitive edge.
• Evalua compromisurile între performanță, acuratețe și constrângerile hardware.

Formatul cursului

• Prezentări conduse de instructori, susținute de demonstrații tehnice.
• Exerciții practice de optimizare și teste comparative de performanță.
• Implementare practică a pipeline-urilor TinyML într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru un training adaptat la platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate, care funcționează la marginea rețelei.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile de AI la margine.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscurile de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările de AI la margine.
• Consolida modelele TinyML și sistemele încorporate împotriva amenințărilor adverse.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul Cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de experți.
• Exerciții practice care evidențiază scenarii de amenințări din lumea reală.
• Implementare practică folosind instrumente de securitate încorporată și TinyML.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune adaptată a acestui training pentru a se alinia nevoilor lor specifice de securitate și conformitate.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe microcontrolere de consum redus și platforme integrate utilizate în robotică și sisteme autonome.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să integreze capabilități de percepție și luare a deciziilor bazate pe TinyML în roboți autonomi, drone și sisteme de control inteligente.

La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• Proiecta modele TinyML optimizate pentru aplicații de robotică.
• Implementa pipeline-uri de percepție pe dispozitiv pentru autonomie în timp real.
• Integra TinyML în cadrele existente de control robotic.
• Implementa și testa modele AI ușoare pe platforme hardware integrate.

Formatul Cursului

• Prelegeri tehnice combinate cu discuții interactive.
• Laboratoare practice axate pe sarcini de robotică integrată.
• Exerciții practice care simulează fluxuri de lucru autonome din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru medii de robotică specifice organizațiilor, personalizarea poate fi aranjată la cerere.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor în IA care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații alimentate de IA pe hardware eficient din punct de vedere energetic.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale TinyML și AI de margine.
• Să implementeze modele de IA ușoare pe microcontrolere.
• Să optimizeze inferența AI pentru un consum redus de energie.
• Să integreze TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.

TinyML reprezintă integrarea învățării automate în dispozitive wearable și medicale cu resurse limitate și consum redus de energie.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să implementeze soluții TinyML pentru aplicații de monitorizare și diagnostic în domeniul sănătății.

După parcurgerea acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea în timp real a datelor de sănătate.
• Colecta, preprocesa și interpreta date din biosenzori pentru informații bazate pe IA.
• Optimiza modele pentru dispozitive wearable cu resurse limitate de energie și memorie.
• Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța rezultatelor bazate pe TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Exerciții practice cu date de pe dispozitive wearable și framework-uri TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru un training adaptat la dispozitive medicale specifice sau fluxuri de lucru reglementare, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel intermediar, inginerilor de sisteme integrate și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru mentenanță predictivă, detectare de anomalii și aplicații de senzori inteligenți.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiecte IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să implementeze mentenanță predictivă și detectare de anomalii folosind TinyML.
• Să optimizeze modelele TinyML pentru un consum eficient de energie și memorie.

TinyML este o abordare de învățare automată optimizată pentru dispozitive mici și cu resurse limitate.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinată începătorilor și utilizatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască aplicații funcționale TinyML folosind Raspberry Pi, Arduino și microcontrolere similare.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Colecta și pregăti date pentru proiecte TinyML.
• Antrena și optimiza modele mici de învățare automată pentru medii cu microcontrolere.
• Implementa modele TinyML pe Raspberry Pi, Arduino și plăci similare.
• Dezvolta prototipuri de inteligență artificială embedded de la un capăt la altul.

Formatul cursului

• Prezentări conduse de instructori și discuții ghidate.
• Exerciții practice și experimente hands-on.
• Lucrări de proiect în laborator live pe hardware real.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru instruire personalizată adaptată hardware-ului sau cazului dvs. de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

TinyML este un cadru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu resurse limitate și consum redus de energie, utilizate în teren.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este proiectată pentru profesioniști de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici TinyML în soluții de agricultură inteligentă, sporind automatizarea și inteligența ambientală.

La finalul acestui program, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Construi și implementa modele TinyML pentru aplicații de senzorizare agricolă.
• Integra inteligența artificială la margine în ecosisteme IoT pentru monitorizarea automată a culturilor.
• Utiliza instrumente specializate pentru antrenarea și optimizarea modelelor ușoare.
• Dezvolta fluxuri de lucru pentru irigații de precizie, detectarea dăunătorilor și analiza mediului.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții tehnice aplicate.
• Exerciții practice folosind seturi de date și dispozitive din lumea reală.
• Experimentare practică într-un mediu de laborator sprijinit.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru o formare adaptată sistemelor agricole specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.