TinyML Školení v Brno

Toto živé školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo přímo u vás) je určeno pro embedded inženýry středně pokročilé úrovně, vývojáře IoT a výzkumníky umělé inteligence, kteří chtějí využít metody TinyML při tvorbě aplikací s AI na hardwaru s nízkou energetickou náročností.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a umělé inteligence na okrajových zařízeních.
• Nasazovat lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry.
• Optimalizovat provádění algoritmů AI pro minimální spotřebu energie.
• Integrovat technologie TinyML do reálných aplikací v oblasti IoT.

TinyML je přístup k strojovému učení optimalizovaný pro malá zařízení s omezenými zdroji.

Tento kurz pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určen pro začátečníky i mírně pokročilé, kteří si chtějí vytvořit funkční aplikace založené na TinyML s využitím Raspberry Pi, Arduina a podobných mikrokontrolerů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Sbírat a připravovat data pro projekty v oblasti TinyML.
• Trénovat a optimalizovat malé modely strojového učení určené k nasazení na mikrokontrolery.
• Nasazovat modely TinyML na Raspberry Pi, Arduino a podobné desky.
• Vytvářet kompletní prototypy embedded AI systémů.

Forma kurzu

• Přednášky a diskuse pod vedením instruktora.
• Praktická cvičení a experimentování s reálným hardwarem.
• Práce na projektech v laboratorních podmínkách s reálnými zařízeními.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si upravit obsah kurzu podle vašeho konkrétního hardwaru či potřeb, kontaktujte nás a domluvíme se na potřebách.

TinyML je metoda nasazování optimalizovaných strojově učících modelů na zařízení s omezenými prostředky, jako jsou mikrokontroléry.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro technicky zdatné odborníky na pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, optimalizovat a nasazovat celé TinyML pipeline.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci umět:

• Sbírat, připravovat a spravovat datové sady pro aplikace v rámci TinyML.
• Trénovat a optimalizovat modely určené k použití na nízkoenergetických mikrokontrolérech.
• Převádět modely do lehkých formátů vhodných pro zařízení na okraji sítě (edge).
• Nasazovat, testovat a monitorovat TinyML aplikace přímo na hardwaru.

Formát kurzu

• Přednášky s instruktorem a odborné diskuse.
• Praktická cvičení a opakované experimentování.
• Aktivní nasazování modelů na platformy založené na mikrokontrolérech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li školení upravit podle konkrétních nástrojů, hardwaru nebo interních postupů vaší organizace, kontaktujte nás pro domluvení detailů.

TinyML je přístup k nasazování strojově učících modelů na zařízení s omezenými zdroji energie a paměti, která operují na okraji síťové infrastruktury.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro profesionály pokročilé úrovně, kteří chtějí zabezpečit procesy TinyML a implementovat techniky na ochranu soukromí v aplikacích umělé inteligence pracujících na okraji sítě.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat bezpečnostní rizika specifická pro provádění inference modelů TinyML přímo na zařízeních.
• Implementovat mechanismy na ochranu soukromí při nasazování systémů umělé inteligence na okraji sítě.
• Posílit modely TinyML a vestavěné systémy proti útokům ze strany nežádoucích subjektů.
• Aplikovat osvědčené postupy pro bezpečnou správu dat v prostředí s omezenými zdroji.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky doprovázené diskuzemi vedenými odborníky.
• Praktická cvičení zaměřená na reálné scénáře ohrožení bezpečnosti.
• Aktivní implementace pomocí nástrojů pro zabezpečení vestavěných systémů a TinyML technologií.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požádat o upravenou verzi tohoto školení tak, aby odpovídala jejich konkrétním požadavkům na bezpečnost a soulad s předpisy.

TinyML je framework určený k nasazování strojově učících modelů na energeticky úsporné mikrokontroléry a vestavěné platformy využívané při vývoji robotů a autonomních systémů.

Tento praktický školení pod vedením lektora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé odborníky, kteří chtějí do svých autonomních robotů, dronů či inteligentních řídicích systémů integrovat schopnosti vnímání a rozhodování založené na TinyML.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout optimalizované modely TinyML vhodné pro aplikace v robotice.
• Implementovat systémy vnímání přímo na zařízeních pro dosažení reálné autonomie.
• Integrovat TinyML do stávajících robotických řídicích systémů.
• Nasadit a otestovat lehké umělé inteligence modely na vestavěných hardwarových platformách.

Formát kurzu

• Teoretické přednášky doplněné interaktivní diskuzí.
• Praktická cvičení zaměřená na úlohy v oblasti vestavěných robotických systémů.
• Simulace reálných pracovních postupů používaných v autonomních systémech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Na vyžádání je možné kurz přizpůsobit konkrétnímu prostředí a požadavkům dané organizace v oblasti robotiky.

TinyML je framework určený k nasazování strojově učících modelů na zařízení s omezenými výpočetními prostředky a nízkou spotřebou energie v terénu.

Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro odborníky na střední úrovni, kteří chtějí využít techniky TinyML při tvorbě řešení pro chytré zemědělství s cílem zvýšit automatizaci a lepší analýzu environmentálních podmínek.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a nasazovat modely TinyML určené k monitorování v zemědělství.
• Začleňovat umělou inteligenci na okraji sítě do systémů IoT za účelem automatizovaného sledování plodin.
• Využívat specializované nástroje k trénování a optimalizaci kompaktních modelů.
• Navrhovat pracovní postupy pro přesné zavlažování, detekci škůdců a analýzu prostředí.

Formát kurzu

• Průvodcovské prezentace a praktická odborná diskuse.
• Praktická cvičení s využitím reálných datových sad a zařízení.
• Experimenty ve speciálně připraveném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li mít kurz šitý na míru konkrétním zemědělským systémům, kontaktujte nás a domluvíme si přizpůsobení programu.

TinyML představuje integraci strojového učení do nízkoenergetických a z hlediska zdrojů omezených nositelných i zdravotnických zařízení.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro praktiky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení založená na TinyML pro monitorování zdravotního stavu a diagnostické účely.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a nasadit modely TinyML pro okamžitý zpracování zdravotnických dat.
• Shromažďovat, předzpracovávat a vyhodnocovat data ze biosenzorů za účelem získání poznatků pomocí umělé inteligence.
• Optimalizovat modely pro nositelná zařízení s omezenou spotřebou energie a pamětí.
• Posuzovat klinickou využitelnost, spolehlivost a bezpečnost výsledků generovaných pomocí TinyML.

Formát kurzu

• Přednášky doplněné o živé ukázky a interaktivní diskuse.
• Praktické cvičení s daty z nositelných zařízení a nástroji určenými k práci s TinyML.
• Implementační úkoly v řízeném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li školení upravit tak, aby odpovídalo konkrétním zdravotnickým zařízením nebo regulatorním postupům, kontaktujte nás a program vám přizpůsobíme.

TinyML představuje metodu nasazování strojově učících modelů na hardware s velmi omezenými zdroji.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé odborníky, kteří si přejí optimalizovat modely TinyML tak, aby dosahovaly nízké latence a efektivně využívaly paměť na vestavěných zařízeních.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Využívat kvantizaci, prořezávání a kompresi za účelem zmenšení velikosti modelu bez ztráty přesnosti.
• Provádět testování výkonu TinyML modelů s ohledem na latenci, spotřebu paměti a energetickou efektivitu.
• Implementovat optimalizované procesy inferenze na mikrokontrolérech a dalších edge zařízeních.
• Posuzovat kompromisy mezi výkonem, přesností a omezeními hardwaru.

Formát kurzu

• Prezentace vedené instruktorem doplněné o technická demonstrace.
• Praktická cvičení zaměřená na optimalizaci a srovnávací testování výkonu.
• Samostatná implementace řešení TinyML v kontrolovaném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• V případě potřeby vytvoříme školení podle konkrétních hardwarových platforem nebo interních pracovních postupů – stačí nás kontaktovat.

Toto školení s instruktorem v reálném čase Brno (online nebo prezenčně) je určeno pro vývojáře IoT, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít TinyML k prediktivní údržbě, detekci anomálií a tvorbě chytrých senzorových aplikací.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a jeho využití v prostředí IoT.
• Nastavit vývojové prostředí pro TinyML určené k projektům v oblasti IoT.
• Vytvářet a nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Implementovat prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizovat modely TinyML tak, aby využívaly energii a paměť co nejefektivněji.

Tento kurz vedený instruktorem (v online formátu nebo prezenčně) je určen pro inženýry vestavěných systémů a vývojáře AI na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry pomocí nástrojů TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace umělé inteligence na okraji sítě.
• Nastavit vývojové prostředí určené k tvorbě projektů v rámci TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasazovat modely umělé inteligence na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Využívat nástroje TensorFlow Lite a Edge Impulse k realizaci reálných aplikací využívajících TinyML.
• Optimalizovat modely AI tak, aby byly energeticky efektivní a vyhovovaly omezením paměti zařízení.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající inženýry a datové vědce, kteří se chtějí seznámit se základy TinyML, objevit jeho praktické využití a nasadit modely umělé inteligence na mikrokontroléry.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho význam.
• Nasadit lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry a zařízení na okraji sítě.
• Optimalizovat a ladit modely strojového učení tak, aby spotřebovávaly co nejméně energie.
• Využít TinyML v reálných situacích – například k rozpoznávání gest, detekci anomálií či zpracování zvuku.