TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie Počítačový Kurz

Tento 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.

Tato vedená školení (online nebo osobně) je určena pro středně pokročilé programátory, datové analytiky a technické nadšence, kteří si přejí získat praktické dovednosti v nasazení AI modelů na periferních zařízeních pro různá použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápět principy Edge AI a jejich výhody.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge computing.
• Vytvářet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na periferii.
• Implementovat praktické AI řešení na periferních zařízeních.
• Posoudit a zlepšit výkon modelů nasazených na periferii.
• Řešit etické a bezpečnostní otázky týkající se Edge AI aplikací.

TinyML je praxe nasazení optimalizovaných modelů strojového učení na zařízeních s omezenými zdroji na hranici síťe.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo prezenčně) je určeno pokročilým technickým profesionálům, kteří chtějí navrhovat, optimalizovat a nasazovat kompletní TinyML kanály.

Na konci tohoto školení budou účastníci naučeni:

• Shromažďovat, připravovat a spravovat datové sady pro TinyML aplikace.
• Trénovat a optimalizovat modely pro mikrokontrolery s nízkou spotřebou energie.
• Převádět modely do lehkých formátů vhodných pro zařízení na hranici síťe.
• Nasazovat, testovat a monitorovat TinyML aplikace v reálných hardwarových prostředích.

Formát kurzu

• Instruktorem vedené přednášky a technické diskuze.
• Praktické laboratoře a iterativní experimenty.
• Rukama dotknutí nasazení na platformách založených na mikrokontrolerech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro přizpůsobení školení konkrétním toolchainy, hardwarovým desкам, nebo interním pracovním postupům nás kontaktujte k úpravě.

Tento 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.

Tento 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.

Tento 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.

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.

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.