TinyML Školení v Brno

This instructor-led, live training in Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé inženýry vestavěných systémů a vývojáře AI, kteří chtějí nasadit modely strojového učení na mikrokontrolérech pomocí TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy TinyML a jeho výhody pro aplikace edge AI.
• Nastavte vývojové prostředí pro TinyML projekty.
• Trénujte, optimalizujte a nasazujte modely umělé inteligence na mikrokontrolérech s nízkou spotřebou.
• Použijte TensorFlow Lite a Edge Impulse k implementaci reálných TinyML aplikací.
• Optimalizujte modely umělé inteligence s ohledem na energetickou účinnost a paměťová omezení.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající inženýry a datové vědce, kteří chtějí pochopit TinyML základy, prozkoumat jeho aplikace a nasadit modely umělé inteligence na mikrokontrolérech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy TinyML a jeho význam.
• Nasaďte odlehčené modely umělé inteligence na mikrokontrolérech a okrajových zařízeních.
• Optimalizujte a vylaďte modely strojového učení pro nízkou spotřebu energie.
• Použijte TinyML pro aplikace v reálném světě, jako je rozpoznávání gest, detekce anomálií a zpracování zvuku.