Cursuri de pregatire TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
TinyML is revolutionizing AI by enabling ultra-low-power machine learning on microcontrollers and resource-constrained edge devices.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Schița de curs
Introduction to TinyML
- What is TinyML?
- Why run AI on microcontrollers?
- Challenges and benefits of TinyML
Setting Up the TinyML Development Environment
- Overview of TinyML toolchains
- Installing TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Working with Arduino IDE and Edge Impulse
Building and Deploying TinyML Models
- Training AI models for TinyML
- Converting and compressing AI models for microcontrollers
- Deploying models on low-power hardware
Optimizing TinyML for Energy Efficiency
- Quantization techniques for model compression
- Latency and power consumption considerations
- Balancing performance and energy efficiency
Real-Time Inference on Microcontrollers
- Processing sensor data with TinyML
- Running AI models on Arduino, STM32, and Raspberry Pi Pico
- Optimizing inference for real-time applications
Integrating TinyML with IoT and Edge Applications
- Connecting TinyML with IoT devices
- Wireless communication and data transmission
- Deploying AI-powered IoT solutions
Real-World Applications and Future Trends
- Use cases in healthcare, agriculture, and industrial monitoring
- The future of ultra-low-power AI
- Next steps in TinyML research and deployment
Summary and Next Steps
Cerințe
- An understanding of embedded systems and microcontrollers
- Experience with AI or machine learning fundamentals
- Basic knowledge of C, C++, or Python programming
Audience
- Embedded engineers
- IoT developers
- AI researchers
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Booking
Cursuri de pregatire TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Enquiry
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în telecomunicații de nivel mediu, inginerilor AI și specialiștilor IoT care doresc să exploreze modul în care rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele fundamentale ale tehnologiei 5G și impactul acesteia asupra Edge AI.
- Să implementeze modele AI optimizate pentru aplicații cu latență redusă în medii 5G.
- Să implementeze sisteme decizionale în timp real utilizând conectivitatea Edge AI și 5G.
- Optimizarea volumelor de lucru AI pentru performanțe eficiente pe dispozitive periferice.
Advanced Edge AI Techniques
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor de AI de nivel avansat care doresc să stăpânească cele mai recente progrese în Edge AI, să își optimizeze modelele de AI pentru implementarea la limită și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să exploreze tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor Edge AI.
- Să implementeze strategii de ultimă generație pentru implementarea modelelor AI pe dispozitive edge.
- Utilizați instrumente și cadre specializate pentru aplicații Edge AI avansate.
- Să optimizați performanța și eficiența soluțiilor Edge AI.
- Explorați cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în Edge AI.
- Abordați considerațiile etice și de securitate avansate în implementările Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu, oamenilor de știință de date și pasionaților de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de inteligență artificială pe dispozitive de vârf pentru diverse aplicații.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă principiile Edge AI și beneficiile sale.
- Să instaleze și să configureze mediul de edge computing.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modelele AI pentru implementarea edge.
- Să implementeze soluții practice de inteligență artificială pe dispozitive de margine.
- Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate în edge.
- Abordarea considerațiilor etice și de securitate în aplicațiile Edge AI.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în securitate cibernetică de nivel avansat, inginerilor AI și dezvoltatorilor IoT care doresc să implementeze măsuri de securitate solide și strategii de reziliență pentru sistemele Edge AI.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
- Să implementeze tehnici de criptare și autentificare pentru protecția datelor.
- Să proiecteze arhitecturi Edge AI reziliente care pot rezista amenințărilor cibernetice.
- Să aplice strategii sigure de implementare a modelelor AI în medii periferice.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în agrotehnică de nivel începător până la mediu, specialiștilor IoT și inginerilor AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru agricultura inteligentă.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul Edge AI în agricultura de precizie.
- Să implementeze sisteme de monitorizare a culturilor și a animalelor bazate pe IA.
- Să dezvolte soluții automatizate de irigare și de detectare a mediului.
- Să optimizeze eficiența agricolă prin utilizarea analizelor Edge AI în timp real.
Edge AI in Autonomous Systems
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de robotică de nivel mediu, dezvoltatorilor de vehicule autonome și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare de sisteme autonome.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă rolul și beneficiile Edge AI în sistemele autonome.
- Să dezvolte și să implementeze modele AI pentru procesarea în timp real pe dispozitive de margine.
- Să implementeze soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotică.
- Să proiecteze și să optimizeze sistemele de control utilizând Edge AI.
- Să abordeze considerațiile etice și de reglementare în aplicațiile autonome de inteligență artificială.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și profesioniștilor IT care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare a Edge AI, de la concept până la implementarea practică, inclusiv configurarea și implementarea.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele fundamentale ale Edge AI.
- Să instaleze și să configureze medii Edge AI.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele Edge AI.
- Să implementeze și să gestioneze aplicații Edge AI.
- Să integreze Edge AI cu sistemele și fluxurile de lucru existente.
- Abordați considerațiile etice și cele mai bune practici în implementarea Edge AI.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 oreAceastă instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de nivel mediu până la avansat din domeniul computer vision, dezvoltatorilor AI și profesioniștilor IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de computer vision pentru procesarea în timp real pe dispozitive periferice.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicațiile sale în viziunea computerizată.
- Să implementeze modele optimizate de învățare profundă pe dispozitive periferice pentru analiza imaginilor și a videoclipurilor în timp real.
- Să utilizeze cadre precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
- Optimizați modelele AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.
Edge AI for Financial Services
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul financiar de nivel mediu, dezvoltatorilor fintech și specialiștilor în inteligență artificială care doresc să implementeze soluții Edge AI în serviciile financiare.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul Edge AI în serviciile financiare.
- Să implementeze sisteme de detectare a fraudelor folosind Edge AI.
- Îmbunătățiți serviciile pentru clienți prin soluții bazate pe AI.
- Să aplice Edge AI pentru gestionarea riscurilor și luarea deciziilor.
- Să implementeze și să gestioneze soluții Edge AI în mediile financiare.
Edge AI for Healthcare
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel mediu, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de inteligență artificială care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în domeniul sănătății.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul și beneficiile Edge AI în domeniul sănătății.
- Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații în domeniul sănătății.
- Să implementeze soluții Edge AI în dispozitive purtabile și instrumente de diagnosticare.
- Să proiecteze și să implementeze sisteme de monitorizare a pacienților utilizând Edge AI.
- Abordarea considerațiilor etice și de reglementare în aplicațiile AI în domeniul sănătății.
Edge AI in Industrial Automation
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor industriali de nivel mediu, profesioniștilor din domeniul producției și dezvoltatorilor de inteligență artificială care doresc să implementeze soluții Edge AI în automatizarea industrială.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul Edge AI în automatizarea industrială.
- Să implementeze soluții de mentenanță predictivă utilizând Edge AI.
- Să aplice tehnici AI pentru controlul calității în procesele de fabricație.
- Să optimizeze procesele industriale utilizând Edge AI.
- Să implementeze și să gestioneze soluții Edge AI în medii industriale.
Edge AI for IoT Applications
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sistem și profesioniștilor din industrie care doresc să valorifice Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicarea sa în IoT.
- Să instaleze și să configureze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
- Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
- Să implementeze procesarea datelor în timp real și luarea deciziilor în sistemele IoT.
- Integrarea Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
- Abordarea considerațiilor etice și a celor mai bune practici în Edge AI pentru IoT.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de sisteme încorporate de nivel mediu și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze modele de învățare automată pe microcontrolere utilizând TensorFlow Lite și Edge Impulse.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile Edge AI.
- Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiectele TinyML.
- Să instruiască, să optimizeze și să implementeze modele AI pe microcontrolere cu putere redusă.
- Utilizați TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
- Optimizarea modelelor AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.
Introduction to TinyML
14 oreAceastă instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de nivel începător și cercetătorilor de date care doresc să înțeleagă fundamentele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.
Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele fundamentale ale TinyML și semnificația sa.
- Să implementeze modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive periferice.
- Să optimizeze și să ajusteze modelele de învățare automată pentru un consum redus de energie.
- Să aplice TinyML pentru aplicații din lumea reală, cum ar fi recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliilor și procesarea audio.
TinyML for IoT Applications
21 oreAcest 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.