Курс за обучение по Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
TinyML позволява на AI моделите да работят ефективно на микроконтролери и крайни устройства с ниска консумация на енергия.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери на вградени системи на средно ниво и разработчици на AI, които желаят да внедрят модели за машинно обучение на микроконтролери, използващи TensorFlow Lite и Edge Impulse.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на TinyML и ползите от него за крайни приложения с ИИ.
- Настройте среда за разработка за TinyML проекти.
- Обучавайте, оптимизирайте и внедрявайте AI модели на микроконтролери с ниска мощност.
- Използвайте TensorFlow Lite и Edge Impulse за внедряване на реални TinyML приложения.
- Оптимизирайте AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
Въведение в TinyML и Edge AI
- Какво е TinyML?
- Предимства и предизвикателства на AI върху микроконтролери
- Преглед на TinyML инструменти: TensorFlow Lite и Edge Impulse
- Случаи на използване на TinyML в IoT и приложения от реалния свят
Настройване на TinyML среда за разработка
- Инсталиране и конфигуриране на Arduino IDE
- Въведение в TensorFlow Lite за микроконтролери
- Използване на Edge Impulse Studio за TinyML разработка
- Свързване и тестване на микроконтролери за AI приложения
Изграждане и обучение Machine Learning Модели
- Разбиране на работния процес TinyML.
- Събиране и предварителна обработка на сензорни данни
- Обучение на модели за машинно обучение за вграден AI
- Оптимизиране на модели за обработка с ниска мощност и в реално време
Внедряване на AI модели на Microcontrollers
- Конвертиране на AI модели във формат TensorFlow Lite.
- Мигащи и работещи модели на микроконтролери
- Валидиране и отстраняване на грешки TinyML реализации
Оптимизиране TinyML за производителност и ефективност
- Техники за квантуване и компресия на модела
- Стратегии за управление на мощността за edge AI
- Ограничения на паметта и изчисленията във вграден AI
Практически приложения на TinyML
- Разпознаване на жестове с помощта на данни от акселерометър
- Аудио класификация и откриване на ключови думи
- Откриване на аномалии за предсказуема поддръжка
Сигурност и бъдещи тенденции в TinyML
- Гарантиране на поверителност и сигурност на данните в TinyML приложения
- Предизвикателства на обединеното обучение на микроконтролери
- Новопоявили се изследвания и постижения в TinyML
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с програмиране на вградени системи
- Познаване на Python или C/C++ програмиране
- Основни познания за концепциите за машинно обучение
- Разбиране на хардуера и периферните устройства на микроконтролера
Публика
- Инженери за вградени системи
- AI разработчици
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Booking
Курс за обучение по Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Enquiry
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в телекомуникациите на средно ниво, AI инженери и IoT специалисти, които искат да проучат как 5G мрежите ускоряват Edge AI приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на 5G технологията и нейното въздействие върху Edge AI.
- Внедрете AI модели, оптимизирани за приложения с ниска латентност в 5G среди.
- Внедрете системи за вземане на решения в реално време, използвайки Edge AI и 5G свързаност.
- Оптимизирайте работните натоварвания на AI за ефективна производителност на крайни устройства.
Advanced Edge AI Techniques
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI практици, изследователи и разработчици на напреднало ниво, които желаят да овладеят най-новите постижения в Edge AI, да оптимизират своите AI модели за крайно внедряване и да изследват специализирани приложения в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разгледайте усъвършенствани техники в разработването и оптимизирането на модели на Edge AI.
- Приложете авангардни стратегии за внедряване на AI модели на крайни устройства.
- Използвайте специализирани инструменти и рамки за усъвършенствани Edge AI приложения.
- Оптимизирайте производителността и ефективността на решенията Edge AI.
- Разгледайте иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
- Обърнете внимание на разширени етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и технически ентусиасти, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели на крайни устройства за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на Edge AI и неговите предимства.
- Настройте и конфигурирайте периферната изчислителна среда.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте AI модели за крайно внедряване.
- Внедрете практични AI решения на крайни устройства.
- Оценете и подобрете производителността на моделите, разгърнати на ръба.
- Обърнете внимание на етични съображения и съображения за сигурност в приложенията на Edge AI.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на напреднало ниво, AI инженери и IoT разработчици, които желаят да приложат стабилни мерки за сигурност и стратегии за устойчивост за Edge AI системи.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете рисковете за сигурността и уязвимостите при Edge AI внедрявания.
- Прилагане на техники за криптиране и удостоверяване за защита на данните.
- Проектирайте устойчиви Edge AI архитектури, които могат да издържат на кибер заплахи.
- Приложете сигурни стратегии за внедряване на AI модели в крайни среди.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на агротехнологиите от начинаещи до средно ниво, IoT специалисти и AI инженери, които желаят да разработят и внедрят Edge AI решения за интелигентно земеделие.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI в прецизното земеделие.
- Внедряване на управлявани от изкуствен интелект системи за мониторинг на култури и добитък.
- Разработване на решения за автоматизирано напояване и наблюдение на околната среда.
- Оптимизирайте селскостопанската ефективност с помощта на анализи в реално време Edge AI.
Edge AI in Autonomous Systems
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика на средно ниво, разработчици на автономни превозни средства и изследователи на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения за автономна система.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
- Внедряване на Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
- Проектирайте и оптимизирайте системи за управление с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в автономните AI приложения.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и ИТ специалисти, които желаят да придобият цялостно разбиране за Edge AI от концепцията до практическото внедряване, включително настройка и внедряване.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните концепции на Edge AI.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте Edge AI модели.
- Внедрете и управлявайте Edge AI приложения.
- Интегрирайте Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на Edge AI.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по компютърно зрение от средно до напреднало ниво, разработчици на AI и IoT професионалисти, които желаят да внедрят и оптимизират модели на компютърно зрение за обработка в реално време на крайни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и неговите приложения в компютърното зрение.
- Внедрете оптимизирани модели за дълбоко обучение на крайни устройства за анализ на изображения и видео в реално време.
- Използвайте рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за внедряване на модела.
- Оптимизирайте AI моделите за производителност, енергийна ефективност и извод с ниска латентност.
Edge AI for Financial Services
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към финансови професионалисти на средно ниво, финтех разработчици и AI специалисти, които желаят да внедрят Edge AI решения във финансовите услуги.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI във финансовите услуги.
- Внедрете системи за откриване на измами с помощта на Edge AI.
- Подобрете обслужването на клиентите чрез решения, управлявани от AI.
- Приложете Edge AI за управление на риска и вземане на решения.
- Внедрете и управлявайте Edge AI решения във финансови среди.
Edge AI for Healthcare
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за приложения в здравеопазването.
- Внедряване на Edge AI решения в носими устройства и инструменти за диагностика.
- Проектирайте и внедрявайте системи за наблюдение на пациенти с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в приложенията на AI в здравеопазването.
Edge AI in Industrial Automation
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към индустриални инженери на средно ниво, професионалисти в производството и разработчици на AI, които желаят да внедрят решения на Edge AI в индустриалната автоматизация.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на Edge AI в индустриалната автоматизация.
- Внедрете решения за предсказуема поддръжка с помощта на Edge AI.
- Прилагайте AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
- Оптимизирайте индустриалните процеси с помощта на Edge AI.
- Внедрете и управлявайте Edge AI решения в индустриални среди.
Edge AI for IoT Applications
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти в индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка на данни и възможности за анализ.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
- Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
- Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.
Introduction to TinyML
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи инженери и учени по данни, които желаят да разберат TinyML основите, да проучат неговите приложения и да внедрят AI модели на микроконтролери.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на TinyML и неговото значение.
- Внедрете леки AI модели на микроконтролери и крайни устройства.
- Оптимизиране и фина настройка на моделите за машинно обучение за ниска консумация на енергия.
- Приложете TinyML за приложения от реалния свят, като разпознаване на жестове, откриване на аномалии и аудио обработка.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към вградени инженери на средно ниво, IoT разработчици и изследователи на AI, които желаят да внедрят TinyML техники за приложения, захранвани с AI, на енергийно ефективен хардуер.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на TinyML и edge AI.
- Внедрете леки AI модели на микроконтролери.
- Оптимизирайте AI изводите за ниска консумация на енергия.
- Интегрирайте TinyML с IoT приложения в реалния свят.
TinyML for IoT Applications
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и AI практикуващи, които желаят да внедрят TinyML за предсказуема поддръжка, откриване на аномалии и интелигентни сензорни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на TinyML и неговите приложения в IoT.
- Настройте TinyML среда за разработка за IoT проекти.
- Разработвайте и внедрявайте ML модели на микроконтролери с ниска мощност.
- Прилагане на предсказуема поддръжка и откриване на аномалии с помощта на TinyML.
- Оптимизирайте моделите TinyML за ефективно използване на енергия и памет.