Vytváření end-to-end TinyML kanálů Počítačový Kurz

Toto instruktážní, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé inženýry embedded systémů a vývojáře AI, kteří chtějí nasadit modely strojového učení na mikrokontrolery pomocí TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace hraniční AI.
• Nastavit vývojové prostředí pro projekty TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasadit modely AI na mikrokontrolery s nízkou spotřebu energie.
• Použít TensorFlow Lite a Edge Impulse k implementaci reálných aplikací TinyML.
• Optimalizovat modely AI pro energetickou účinnost a omezující faktory paměti.

TinyML je praktikou nasazování modelů strojového učení na hardwaru s omezenými zdroji.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo přítomně) je zaměřeno na pokročilé praktiky, kteří chtějí optimalizovat modely TinyML pro rychlé a paměťově efektivní nasazení na vestavěná zařízení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Aplikovat techniky kvantizace, přistřihování a komprese k zmenšení velikosti modelu bez omezování přesnosti.
• Porovnávat modely TinyML podle latence, spotřeby paměti a energetické efektivity.
• Implementovat optimalizované odtokové trasy na mikrokontrolérech a hraničních zařízeních.
• Posuzovat kompromisy mezi výkonem, přesností a omezeními hardwaru.

Formát kurzu

• Prezentace vedená instruktorem podporovaná technickými ukázkami.
• Praktické cvičení optimalizace a porovnání výkonu.
• Praktická implementace potrubí TinyML v kontrolovaném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení přizpůsobené konkrétním hardwarovým platformám nebo interním pracovním postupům, nás kontaktujte pro přizpůsobení programu.

TinyML je přístup k nasazování modelů strojového učení na zařízeních s omezenými zdroji, která fungují na okraji sítě.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo přímo na místě) je zaměřena na odborníky pokročilé úrovně, kteří chtějí zabezpečit kanály TinyML a implementovat techniky ochrany soukromí v aplikacích hraničního umělé inteligence (AI).

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat bezpečnostní rizika specifická pro zpracování TinyML na zařízení.
• Implementovat mechanismy ochrany soukromí pro nasazení AI na hranici sítě.
• Zpevnit modely TinyML a vestavěné systémy proti adversním hrozbám.
• Aplikovat osvědčené postupy pro zabezpečení zacházení s daty v omezených prostředích.

Formát kurzu

• Angažující přednášky podporované diskusemi vedenými odborníkem.
• Praktické cvičení s důrazem na skutečné hrozebné scénáře.
• Rukojmí implementace pomocí vestavěných bezpečnostních a nástrojů TinyML.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požádat o upravenou verzi tohoto školení, aby se shodovala s jejich specifickými bezpečnostními a souladovými potřebami.

Tento instruktážní živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající inženýry a datové vědce, kteří chtějí pochopit základy TinyML,zkoumat jeho aplikace a nasazovat AI modely na mikrokontrolery.

Konec tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jejich význam.
• Nasazovat lehké AI modely na mikrokontrolery a zařízení na okraji sítě.
• Optimalizovat a posouzená modely strojového učení pro nízký spotřebu energie.
• Aplikovat TinyML pro skutečné aplikace, jako je rozpoznávání gest, detekce anomálií a zpracování zvuku.

TinyML je rámec pro nasazení modelů strojového učení na mikrokontrolérech s nízkým spotřebou a vložených platformách používaných v robotice a autonomních systémech.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na pokročilé profesionály, kteří chtějí integrovat do autonomních robotů, dronů a inteligentních řídících systémů založené schopnosti vnímání a rozhodování pomocí TinyML.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Návrh optimalizovaných modelů TinyML pro robotické aplikace.
• Implementace trubek vnímání na zařízení pro skutečnou autonomii v reálném čase.
• Integrace TinyML do stávajících robotických řídících rámů.
• Nasazení a testování lehkých AI modelů na vložené hardwarové platformy.

Formát kurzu

• Technické přednášky kombinované s interaktivními diskuzemi.
• Praktické laboratoře zaměřené na vložené robotické úkoly.
• Praktické cvičení simuluje reálné pracovní autonómni případy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro organizace specifické robotické prostředí lze přizpůsobení uspořádat na žádost.

Tento instruktorově řízené,živé školení v České republice (online nebo na místním přednáškovém zařízení) je určen pro středně kvalifikované inženýry s embedded systémy, vývojáře IoT a AI badatele, kteří chtějí implementovat techniky TinyML pro AI-zapojené aplikace na energeticky efektivní hardwaru.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a hraničního AI.
• Nasazovat lehké AI modely na mikrokontroléry.
• Optimalizovat AI dedukci pro nízkou spotřebu energie.
• Integrace TinyML s skutečnými IoT aplikacemi.

TinyML je integrace strojového učení do náhradních a lékařských zařízení s omezenými zdroji energie.

Tuto vedenou instruktorem živou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na praktikující lidi střední úrovně, kteří chtějí implementovat řešení TinyML pro monitorování a diagnostické aplikace v zdravotnictví.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrhu a nasazování modelů TinyML pro zpracování dat o zdravotním stavu v reálném čase.
• sběru, předzpracování a interpretace biocenzorových dat pro AI-odvoděné poznatky.
• optimalizace modelů pro nositelná zařízení s omezenými zdroji energie a paměti.
• hodnocení klinické relevantnosti, spolehlivosti a bezpečnosti výstupů řízených TinyML.

Formát kurzu

• Přednášky podporované živými demonstracemi a interaktivní diskusí.
• Praktická cvičení s daty nositelných zařízení a rámci TinyML.
• Implementační cvičení v naváděném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro zaměřené školení, které odpovídá specifickým zdravotnickým zařízením nebo regulačním pracovním postupům, nás kontaktujte k přizpůsobení programu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře IoT, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat TinyML pro prediktivní údržbu, detekci anomálií a aplikace inteligentních senzorů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy TinyML a jeho aplikací v IoT.
• Nastavte TinyML vývojové prostředí pro projekty IoT.
• Vyvíjejte a nasazujte modely ML na mikrokontrolérech s nízkou spotřebou.
• Implementujte prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizujte modely TinyML pro efektivní využití energie a paměti.

TinyML je přístup k strojovému učení optimalizovaný pro malá, prostředkem omezená zařízení.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určená začínajícím až středně pokročilým učitelům, kteří chtějí sestavit pracovní aplikace TinyML pomocí Raspberry Pi, Arduino a podobných mikrokontrolérů.

Po absolvování tohoto školení získají účastníci dovednosti:

• Shromažďovat a připravovat data pro projekty TinyML.
• Trénovat a optimalizovat malé modely strojového učení pro prostředí mikrokontrolérů.
• Nasazovat modely TinyML na Raspberry Pi, Arduino a související desky.
• Vytvářet prototypy end-to-end vestavěné AI.

Formát kurzu

• Podvodu instruktora a řízené diskuse.
• Praktické cvičení a praktické pokusy.
• Projektová práce na skutečném hardwaru.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení upravené na vaše specifické hardwarové požadavky nebo použití se s námi prosím spojte, abychom to uspořádali.

TinyML je rámec určený k nasazování modelů strojového učení na zařízení s nízkou spotřebou energie a omezenými zdroji v teréně.

Tato instruktorem vedená živá školení (on-line nebo na místě) je určena pro profesionály střední úrovně, kteří chtějí aplikovat techniky TinyML na řešení inteligentního zemědělství, které posilují automatizaci a environmentální informace.

Po absolvování tohoto programu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a nasazovat modely TinyML pro aplikace senzorového monitoringu v zemědělství.
• Integrovat hraniční AI do IoT ekosystémů pro automatizovaný monitoring plodin.
• Používat specializované nástroje k trénování a optimalizaci lehkých modelů.
• Vytvářet pracovní postupy pro přesné zavlažování, detekci škůdců a environmentální analýzy.

Formát kurzu

• Vedoucí prezentace a aplikovaná technická diskuse.
• Praktické cvičení na reálných datech a zařízeních.
• Praktické experimentování v podporovaném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro školení přizpůsobené konkrétním systémům zemědělství, nás kontaktujte pro přizpůsobení programu.