Cursuri de pregatire TinyML cu Raspberry Pi și Arduino

TinyML este practica de a implementa modele de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să optimizeze și să implementeze pipeline-uri complete TinyML.

La finalul acestui training, 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.
• Convertesc modele în formate ușoare, potrivite 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 trainingul cu toolchain-uri 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 foarte limitate.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantizare, tăiere și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a sacrifica acuratețea.
• Evalua modelele TinyML în ceea ce privește latența, consumul de memorie și eficiența energetică.
• Implementa pipeline-uri de inferență optimizate pe microcontrolere și dispozitive edge.
• Evalua compromisurile dintre performanță, acuratețe și constrângerile hardware.

Formatul Cursului

• Prezentări conduse de un instructor, 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 personalizat, aliniat pe platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate, care operează 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 unice pentru inferența 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 încorporate și TinyML.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această instruire condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor și oamenilor de știință de date de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale TinyML, să exploreze aplicațiile acesteia și să implementeze modele de inteligență artificială pe microcontrolere.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale TinyML și semnificația acesteia.
• Implementeze modele de inteligență artificială ușoare pe microcontrolere și dispozitive de margine.
• Optimizeze și ajusteze modelele de învățare automată pentru un consum redus de energie.
• Aplice TinyML în aplicații practice, cum ar fi recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliilor și procesarea audio.

TinyML este un cadru 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 cadrul sistemelor de control robotic existente.
• Implementa și testa modele ușoare de AI 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.

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 training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel intermediar, inginerilor de sisteme încorporate și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru mentenanță predictivă, detectarea anomaliilor 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 detectarea anomaliilor folosind TinyML.
• Să optimizeze modelele TinyML pentru un consum eficient de energie și memorie.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate din teren.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici TinyML în soluții de agricultură inteligentă pentru a îmbunătăți 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 a antrena și optimiza modele ușoare.
• Dezvolta fluxuri de lucru pentru irigații de precizie, detectarea dăunătorilor și analize de mediu.

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 training personalizat aliniat la sisteme agricole specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.