TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie Počítačový Kurz
TinyML revolucrenční AI umožňuje ultra-nízkou spotřebu počítačového učení na mikrokontrolérech a omezovaných zdroji hraničních zařízeních.
Tato instruktorům vést živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé vnořené inženýry, vývojáře IoT a AI badatelé, kteří chtějí implementovat TinyML techniky pro AI-povodné aplikace na energeticky efektivním hardware.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět základům TinyML a hraniční AI.
- Nasazovat lehké AI modely na mikrokontroléry.
- Optimalizovat AI deducování pro nízkou energii spotřebu.
- Integrace TinyML s skutečnými IoT aplikacemi.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás na dohodu.
Návrh Školení
Úvod do TinyML
- Co je TinyML?
- Proč spouštět AI na mikrokontrolérech?
- Výzvy a výhody TinyML
Nastavení vývojového prostředí pro TinyML
- Přehled nástrojů pro TinyML
- Instalace TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Práce s Arduino IDE a Edge Impulse
Vytváření a nasazování modelů TinyML
- Trénink AI modelů pro TinyML
- Převod a komprese AI modelů pro mikrokontroléry
- Nasazování modelů na nízkopásové hardware
Optimalizace TinyML pro energetickou efektivitu
- Kvantizační techniky pro kompresi modelů
- Doba zpoždění a úvaha o spotřebě energie
- Rozhodování mezi výkonem a energetickou efektivitou
Výpočetní odvození v reálném čase na mikrokontrolérech
- Zpracování dat senzorů pomocí TinyML
- Spouštění AI modelů na Arduino, STM32 a Raspberry Pi Pico
- Optimalizace odvození pro reálné časové aplikace
Integrace TinyML s IoT a okrajovými aplikacemi
- Propojení TinyML se zařízeními IoT
- Bezdrátová komunikace a přenos dat
- Nasazování AI podporovaných řešení IoT
Skutečné aplikace a budoucí trendy
- Užití v zdravotnictví, zemědělství a průmyslovém monitoringu
- Budoucnost ultra-nízkopásové AI
- Další kroky ve výzkumu a nasazování TinyML
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Přehled o vnořených systémech a mikrokontrolerech
- Zkušenosti s základy umělé inteligence nebo strojového učení
- Základní znalost programování v C, C++ nebo Pythonu
Cílová skupina
- Inženýři pro vnořené systémy
- Vývojáři IoT
- Vědcové v oblasti umělé inteligence
Open Training Courses require 5+ participants.
TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie Počítačový Kurz - Booking
TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie Počítačový Kurz - Enquiry
TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Pokročilé Edge AI Techniky
14 hodinyTento instruktorově vedený živý kurz na místě nebo online je určen pokročilým AI odborníkům, výzkumníkům a vývojářům, kteří chtějí mistrovat poslední pokroky ve Edge AI, optimalizovat své AI modely pro nasazení na hraniční zařízení a průzkoumat specializovaná použití v různých odvětvích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Průzkum pokročilých technik ve vývoji a optimalizaci modelů Edge AI.
- Implementovat nejmodernější strategie pro nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
- Využít specializované nástroje a rámce pro pokročilá použití Edge AI.
- Optimalizovat výkon a efektivitu řešení Edge AI.
- Průzkoumat inovativní případové studie a vyvážející trendy ve Edge AI.
- Adresovat pokročilé etické a bezpečnostní záležitosti v nasazování Edge AI.
Vytváření AI Řešení na Hranici
14 hodinyTento instruktorově řízený živý školení v České republice (online nebo na místním místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a fanoušky technologií, kteří chtějí získat praktické dovednosti ve vývoji AI modelů pro nasazení na okrajových zařízeních s různými aplikacemi.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:
- Porozumět principům okrajové AI a jejím výhodám.
- Nastavit a konfigurovat prostředí pro okrajové výpočty.
- Vytvářet, školení a optimalizace AI modelů pro nasazení na okraj.
- Implementovat praktické AI řešení na okrajových zařízeních.
- Hodnotit a zlepšovat výkon nasazených modelů na okraji.
- Zodpovědět etické a bezpečnostní aspekty aplikací Edge AI.
Edge AI v自治系统
14 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé robotiky, vývojáře autonomních vozidel a AI badatele, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní řešení autonomních systémů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli a výhody Edge AI v autonomních systémech.
- Vytvářet a nasazovat AI modely pro reálně časové zpracování na zařízeních u okraje.
- Implementovat řešení Edge AI v autonomních vozidlech, dronů a robotice.
- Navrhovat a optimalizovat ovládací systémy pomocí Edge AI.
- Zabývat se etickými a regulativními aspekty aplikací autonomních systémů s AI.
Edge AI: Od Konceptu k Implementaci
14 hodinyTento instruktorovsky vedleživý trénink v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře a IT odborníky, kteří chtějí získat komplexní přehled o Edge AI od konceptu po praktickou implementaci, včetně nastavení a nasazení.
Do konce tohoto tréninku budou účastníci schopni:
- Pochopit základní pojmy Edge AI.
- Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
- Vytvářet, školení a optimalizovat modely pro Edge AI.
- Nasadit a spravovat aplikace s Edge AI.
- Integrace Edge AI do stávajících systémů a pracovních postupů.
- Řešení etických aspektů a nejlepší praxe při implementaci Edge AI.
Edge AI pro Zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorův vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotnické profesionály, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli a výhodám Edge AI ve zdravotnictví.
- Vytvářet a nasazovat AI modely na zaokrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
- Implementovat Edge AI řešení v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
- Navrhovat a nasazovat systémy monitorování pacientů s využitím Edge AI.
- Řešit etická a regulační aspekty aplikací AI ve zdravotnictví.
Edge AI v Průmyslové Automatizaci
14 hodinyTento vedený instruktorem živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé průmyslové inženýry, profesionály z odvětví výroby a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat řešení Edge AI ve výrobní automatizaci.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli Edge AI ve výrobní automatizaci.
- Implementovat řešení předvídavé údržby pomocí Edge AI.
- Použít techniky AI pro kontrolu kvality v procesech výroby.
- Optimalizovat průmyslové procesy pomocí Edge AI.
- Nasadit a spravovat řešení Edge AI ve výrobních prostředích.
Edge AI pro aplikace v IoT
14 hodinyTento instruktážní až živý školení na místě nebo online je určeno pro středně pokročilé vývojáře, architekti systémů a odborníky z odvětví, kteří chtějí využít Edge AI ke zlepšení IoT aplikací s inteligentními funkcemi zpracování dat a analýzy.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit základy Edge AI a jejich aplikaci v IoT.
- Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI pro IoT zařízení.
- Vytvářet a nasazovat AI modely na hranicových zařízeních pro IoT aplikace.
- Implementovat reálně časové zpracování dat a rozhodování v IoT systémech.
- Integrát Edge AI s různými IoT protokoly a platformami.
- Řešit etická úvahy a nejlepší praktiky v oblasti Edge AI pro IoT.
Hluboký řez AI pro Moudré Města
14 hodinyTento instruktážní živý výcvik na místě nebo online je určen pro středně pokročilé urbanistické plánovače, stavební inženýry a manažeře projektů smart city, kteří chtějí využít Edge AI pro iniciativy smart city.
Po absolvování tohoto výcviku budou účastníci schopni:
- Porozumět roli Edge AI ve infrastruktuře měst inteligentních.
- Implementovat řešení Edge AI pro správu dopravy a dohled.
- Optimalizovat městské zdroje pomocí technologií Edge AI.
- Integrace Edge AI s existujícími systémy smart city.
- Řešit etická a regulační aspekty nasazování inteligentních měst.
Edge AI s TensorFlow Lite
14 hodinyTento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělá rozumění, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace s hranicemi AI.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům TensorFlow Lite a jeho roli v hranicích AI.
- Vytvářet a optimalizovat AI modely pomocí TensorFlow Lite.
- Nasazovat modely TensorFlow Lite na různé zařízení s hranicemi.
- Používat nástroje a techniky pro převod a optimalizaci modelu.
- Implementovat praktické aplikace s hranicemi AI pomocí TensorFlow Lite.
Úvod do hraničního umělého rozumu (Edge AI)
14 hodinyTento instruktážní živý kurzy v České republice (online nebo na místě) jsou zaměřeny na začínající vývojáře a IT profesionály, kteří chtějí pochopit základy Edge AI a jeho první aplikace.
Po skončení tohoto kurzu budou účastníci moci:
- Pochopit základní koncepty a architekturu Edge AI.
- Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI.
- Vytvářet a nasazovat jednoduché aplikace Edge AI.
- Identifikovat a pochopit užití a výhody Edge AI.
Deploying AI na Mikrokontrolérech s TinyML
21 hodinyToto 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.
Optimalizace AI Modelů pro Hlavičkové Zařízení
14 hodinyTento instruktorův trénink v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé AI vývojáře, inženýry strojového učení a architekty systémů, kteří chtějí optimalizovat AI modely pro nasazení na hraniční zařízení.
Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:
- Porozumět výzvám a požadavkům nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
- Používat techniky kompresi modelu pro zmenšení velikosti a složitosti AI modelů.
- Využívat kvantizační metody k posílení efektivity modelu na hraničním hardware.
- Implementovat odstraňování a další optimalizační techniky pro zlepšení výkonu modelu.
- Nasazovat optimalizované AI modely na různá hraniční zařízení.
Bezpečnost a Soukromí v Hlavičkové Umělé Inteligenci
14 hodinyTento instruktorově provázený živý kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, systémové správce a badatele v etice umělé inteligence, kteří chtějí zabezpečit a eticky nasadit řešení Edge AI.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci moci:
- Porozumět bezpečnostním a ochranným před dotykem v Edge AI.
- Implementovat nejlepší praktiky pro zabezpečení okrajových zařízení a dat.
- Vytvořit strategie k minimalizaci bezpečnostních rizik v nasazeních Edge AI.
- Zabývat se etickými aspekty a zajistit dodržování pravidel.
- Provádět bezpečnostní hodnocení a audit pro aplikace Edge AI.
Úvod do TinyML
14 hodinyTento 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 pro aplikace v IoT
21 hodinyToto 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.