Курс за обучение по Въведение в TinyML

TinyML е практиката за разграждане на оптимизирани модели за машинно учение в ресурсно ограничени краен устройства.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти на напреднат ниво, които искат да проектират, оптимизират и разграждат пълновалидни TinyML подизвършими.

Към завършването на това обучение, участниците ще научат как да:

• Събират, подготвят и управляват набори от данни за приложения TinyML.
• Обучават и оптимизират модели за микроконтролери с ниска мощност.
• Преобразуват модели в леки формати, подходящи за краен устройства.
• Разграждат, тестират и мониторират приложения TinyML в реални хардуерни окръжения.

Формат на курса

• Лекции, водени от инструктор, и технически дискусии.
• Практични лаборатории и итеративно експериментиране.
• Разграждане с ръка на платформи, базирани на микроконтролери.

Опции за персонализация на курса

• За да персонализирате обучението с конкретни инструменти, хардуерни платки или вътрешни работни процеси, моля свържете се с нас за организиране.

Този курс с инструктор, който се провежда на живо в България (онлайн или на място), е предназначен за инженерни специалисти с посредни знания в областта на вградените системи и разработчици на ИИ, които искат да разработат модели за машинно обучение на микроконтролъри с помощта на TensorFlow Lite и Edge Impulse.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Разберет основните принципи на TinyML и нейните преимущества за приложения на ИИ в крайната точка.
• Настроят развиваща среда за проекти в TinyML.
• Обучават, оптимизират и разгръщат модели на ИИ на микроконтролъри с ниско потребление на енергия.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализация на реални приложения в TinyML.
• Оптимизират модели на ИИ за ефективност на енергията и ограничения на паметта.

TinyML представлява практиката по разгъване на модели за машинно учение на устройства с много ограничени ресурси.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към напреднали практици, които искат да оптимизират TinyML модели за бързо изпълнение и ефективно разполагане с паметта при интегрираните устройства.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Применяват техники за квантизиране, подреждане и компресиране, за да намалят размера на моделите без жертва на точността.
• Оценят TinyML модели по параметри като бързодействие, разполагане с памет и енергийна ефективност.
• Реализират оптимизирани инференчни транспортни линии в микроконтролери и гранични устройства.
• Оценят компромисите между перформанса, точността и ограниченията на устройствата.

Формат на курса

• Презентации под ръководството на инструктор, подкрепени от технически демонстрации.
• Практични упражнения за оптимизация и сравнително тестиране на перформанса.
• Ръководени реализации на TinyML транспортни линии в контролирана лабораторна среда.

Опции за адаптиране на курса

• За обучение, подредено въз основа на конкретни хардверни платформи или интерни работни процеси, моля свържете се с нас за адаптиране на програмата.

TinyML е подход за разграждане на моделите за машинно учене на устройства с малка мощност и ограничен ресурс, които работят на края на мрежата.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или очно) е предназначено за професионалисти с висок ниво, които искат да защитят TinyML пайпрайни и да имплементират техники за запазване на поверителността в приложенията на края на мрежата.

В края на курса участниците ще могат да:

• Идентифицират уникалните за уредените устройства рискове за безопасността при извършването на TinyML.
• Применят механизми за запазване на поверителността в разграждането на AI на края на мрежата.
• Укрепват TinyML модели и вградени системи срещу враждебни уловки.
• Прилагат най-добри практики за сигурно управление на данни в околната среда с ограничения ресурс.

Формат на курса

• Интересни лекции, подкрепени от дискусии под ръководството на експерти.
• Практични упражнения с акцент върху реални сценарии за заплахи.
• Работа с вградени системи и инструменти на TinyML за постигане на сигурност.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискаят адаптирана версия на това обучение, за да се подреди според техните конкретни нужди за сигурност и съответствие.

TinyML е рамка за разпространяване на модели за машинно обучение върху микроконтролери с ниско разходване на енергия и вградени платформи, използвани в роботика и автономни системи.

Този курс под наставничество (в режим на реално време или на място) се насочва към професионалисти на напредъчен ниво, които желаят да интегрират възможности за възприемане и взимане на решения базирани на TinyML в автономни роботи, дронове и разумни контролни системи.

По завършването на този курс участниците ще могат да:

• Проектират оптимизирани модели за TinyML за приложения в роботика.
• Построяват перцептивни пайплайнове на устройствата за реално време автономност.
• Интегрират TinyML във вече съществуващи роботични контролни рамки.
• Разпространяват и тестват леки модели за ИИ на вградени хардверни платформи.

Формат на курса

• Технически лекции, комбинирани с интерактивни обсъждания.
• Практически упражнения, фокусиращи се на задачи в роботика за вградени системи.
• Практични упражнения, имитиращи реални автономни работни процеси.

Опции за настройка на курса

• За организационно-специфични роботични среди, настройката може да бъде уредена по подразбиране.

Този обучение с инструктор и живо участие (онлайн или на място) е предназначено за инженери на вградени системи с средно ниво, разработчици на IoT и изследователи на изкуствен интелект, които искат да имплементират техники на TinyML за приложения с изкуствен интелект на енергийно-ефективно оборудване.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на TinyML и edge AI.
• Разработват леки модели на AI на микроконтролъри.
• Оптимизират AI инференс за намален потребител на енергия.
• Интегрират TinyML с реални приложения на IoT.

TinyML е интеграцията на машинното обучение в устройствата с ниска мощност и ограничен ресурси, както медицинските и носимите устройства.

Това обучение, водено от инструктор, (онлайн или на място) е насочено към средноуровневи практици, които желаят да имплементират решения с TinyML за мониторинг и диагностика в здравеопазването.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Проектират и разпространяват TinyML модели за обработка в реално време на здравословни данни.
• Събират, предобработват и интерпретират биосензорните данни за взимане на решения с подкрепа на ИИ.
• Оптимизират модели за устройства с ниска мощност и ограничена памет.
• Оценяват клиничната релевантност, надеждността и безопасността на изходите от TinyML-ръководени решения.

Формат на курса

• Лекции, подкрепени от живи демонстрации и интерактивни дискусии.
• Практическа работа с данните на носимите устройства и TinyML фреймворки.
• Упражнения за имплементация в насочена лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, което се събира с конкретни медицински устройства или регулаторни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиран програмен план.

Това 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.

TinyML е подход за машинно учение, оптимизиран за малки устройства с ограничени ресурси.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за започващи и средно ниво участващи, които желаят да изграждат работещи TinyML приложения с използване на Raspberry Pi, Arduino и подобни микроконтролери.

След завършването на обучението, участващите ще придобият уменията да:

• Събират и подготвят данни за TinyML проекти.
• Обучават и оптимизират малки модели на машинно учение за среда с микроконтролери.
• Разпространяват TinyML модели върху Raspberry Pi, Arduino и свързани платки.
• Развиват прототипи на ембедирани AI от начало до край.

Формат на курса

• Презентации и водени дискусии под ръководството на инструктор.
• Практически упражнения и практически експерименти.
• Проектна работа в живата лаборатория с реално хардуер.

Опции за персонализация на курса

• За подредено обучение, съобразено с вашия конкретен хардуер или случай на употреба, моля свържете се с нас за редиране.

TinyML е рамка за внедряване на модели за машинно обучение в нискоенергийни, ресурсно ограничени устройства на терена.

Това обучаване с преподавател (онлайн или на място) е предназначено за средноуровневи професионалисти, които искат да приложат техники на TinyML към решения за умното селско стопанство, които подобряват автоматизацията и околната интелигенция.

След завършване на тази програма участниците ще придобият уменията да:

• Построяват и внедряват модели на TinyML за аграрни сензорни приложения.
• Интегрират вътрешната AI в IoT екосистеми за автоматизирано наблюдение на културите.
• Използват специализирани инструменти за обучаване и оптимизация на леките модели.
• Разработват работни процеси за прецизно орошение, детекция на шкодливи организми и околната аналитика.

Формат на курса

• Ръководени предавания и приложни технически дискусии.
• Практично упражнение с реални набори от данни и устройства.
• Практическо експериментиране в подкрепена лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За адаптирани тренинги, съобразени с конкретни аграрни системи, моля свържете се с нас за персонализация на програмата.