TinyML s Raspberry Pi a Arduino Počítačový Kurz

TinyML is the practice of deploying optimized machine learning models on resource-constrained edge devices.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level technical professionals who wish to design, optimize, and deploy complete TinyML pipelines.

By the conclusion of this training, participants will learn how to:

• Collect, prepare, and manage datasets for TinyML applications.
• Train and optimize models for low-power microcontrollers.
• Convert models to lightweight formats suitable for edge devices.
• Deploy, test, and monitor TinyML applications in real hardware environments.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and technical discussion.
• Practical labs and iterative experimentation.
• Hands-on deployment on microcontroller-based platforms.

Course Customization Options

• To customize the training with specific toolchains, hardware boards, or internal workflows, please contact us to arrange.

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 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.