Онлайн обучение по TinyML в България

Това 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.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери на вградени системи на средно ниво и разработчици на AI, които желаят да разположат модели за машинно обучение на микроконтролери, използвайки 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.

Това 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.