Oбучения по TinyML в Пловдив

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е предназначено за вградени инженери на средно ниво, IoT разработчици и AI изследователи, които желаят да внедрят TinyML техники за приложения, задвижвани от AI, върху енергийно ефективен хардуер.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и периферния AI.
• Внедряват леки AI модели върху микроконтролери.
• Оптимизират AI изводите за ниска консумация на енергия.
• Интегрират TinyML с реални IoT приложения.

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

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към обучаеми от начално до средно ниво, които желаят да създадат работещи TinyML приложения, използвайки Raspberry Pi, Arduino и подобни микроконтролери.

След завършване на това обучение, участниците ще придобият умения да:

• Събират и подготвят данни за TinyML проекти.
• Обучават и оптимизират малки модели за машинно обучение за микроконтролерни среди.
• Внедряват TinyML модели на Raspberry Pi, Arduino и свързани платки.
• Разработват цялостни прототипи за вграден изкуствен интелект.

Формат на курса

• Презентации, водени от инструктор, и насочвани дискусии.
• Практически упражнения и практически експерименти.
• Проектна работа в лабораторна среда с реално оборудване.

Опции за персонализиране на курса

• За индивидуално обучение, съобразено с вашия специфичен хардуер или случай на употреба, моля, свържете се с нас за уреждане.

TinyML е практиката за внедряване на оптимизирани модели за машинно обучение на крайни устройства с ограничени ресурси.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е предназначено за технически специалисти от напреднало ниво, които желаят да проектират, оптимизират и внедряват пълни TinyML потоци.

До края на обучението участниците ще научат как да:

• Събират, подготвят и управляват набори от данни за TinyML приложения.
• Обучават и оптимизират модели за микроконтролери с ниска консумация на енергия.
• Конвертират модели в леки формати, подходящи за крайни устройства.
• Внедряват, тестват и наблюдават TinyML приложения в реални хардуерни среди.

Формат на курса

• Лекции с насоки от инструктора и техническа дискусия.
• Практически лабораторни упражнения и итеративни експерименти.
• Практическо внедряване върху платформи, базирани на микроконтролери.

Опции за персонализиране на курса

• За да персонализирате обучението с конкретни инструментални вериги, хардуерни платки или вътрешни работни процеси, моля, свържете се с нас.

TinyML е подход за внедряване на модели за машинно обучение върху устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси, работещи в периферията на мрежата.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да осигурят сигурността на TinyML потоците и да внедрят техники за запазване на поверителността в периферни AI приложения.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Идентифицират специфичните рискове за сигурността при изпълнение на изводи чрез TinyML на устройството.
• Внедряват механизми за запазване на поверителността при внедряване на периферен AI.
• Защитават TinyML модели и вградени системи срещу adversarial заплахи.
• Прилагат най-добри практики за сигурна обработка на данни в среди с ограничения.

Формат на курса

• Увлекателни лекции, подкрепени от дискусии, водени от експерти.
• Практически упражнения, акцентиращи върху сценарии за реални заплахи.
• Практическа реализация с използване на инструменти за сигурност на вградени системи и TinyML.

Опции за персонализиране на курса

• Организациите могат да поискат индивидуално адаптирана версия на това обучение, за да отговори на техните специфични нужди за сигурност и съответствие.

TinyML е рамка за внедряване на модели за машинно обучение върху микроконтролери с ниска консумация и вградени платформи, използвани в роботиката и автономните системи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да интегрират базирани на TinyML възможности за възприятие и вземане на решения в автономни роботи, дронове и интелигентни системи за управление.

След завършване на курса участниците ще могат да:

• Проектират оптимизирани TinyML модели за роботизирани приложения.
• Внедряват потоци за възприятие на устройството за автономност в реално време.
• Интегрират TinyML в съществуващи рамки за роботизирано управление.
• Внедряват и тестват леки AI модели върху вградени хардуерни платформи.

Формат на курса

• Технически лекции, съчетани с интерактивни дискусии.
• Практически лабораторни упражнения, фокусирани върху задачи за вградена роботика.
• Практически упражнения, симулиращи реални работни процеси за автономност.

Опции за персонализиране на курса

• При наличие на специфични за организацията роботизирани среди, персонализирането може да бъде уредено при заявка.

TinyML е рамка за внедряване на модели за машинно обучение върху устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси, работещи на терен.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат техниките на TinyML в решения за интелигентно земеделие, подобряващи автоматизацията и познанията за околната среда.

След завършване на тази програма участниците ще придобият умения да:

• Създават и внедряват TinyML модели за приложения в земеделското наблюдение.
• Интегрират периферен изкуствен интелект в IoT екосистеми за автоматизирано наблюдение на културите.
• Използват специализирани инструменти за обучение и оптимизация на леки модели.
• Разработват работни процеси за прецизно напояване, откриване на вредители и анализи на околната среда.

Формат на курса

• Насочвани презентации и приложни технически дискусии.
• Практически упражнения с използване на реални набори от данни и устройства.
• Практическо експериментиране в поддържана лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За индивидуализирано обучение, съобразено с конкретни земеделски системи, моля, свържете се с нас за персонализиране на програмата.

TinyML е интеграцията на машинно обучение в носими и медицински устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за практикуващи на средно ниво, които желаят да внедрят TinyML решения за наблюдение на здравословното състояние и диагностични приложения.

След завършване на това обучение, участниците ще могат:

• Да проектират и внедряват TinyML модели за обработка на здравни данни в реално време.
• Да събират, предварително обработват и интерпретират данни от биосензори за генериране на прозрения, задвижвани от AI.
• Да оптимизират модели за носими устройства с ниска консумация и ограничена памет.
• Да оценяват клиничната значимост, надеждност и безопасност на резултатите, генерирани от TinyML.

Формат на курса

• Лекции, подкрепени с демонстрации на живо и интерактивна дискусия.
• Практически упражнения с данни от носими устройства и TinyML рамки.
• Упражнения за внедряване в насочвана лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За индивидуално обучение, съобразено с конкретни здравни устройства или регулаторни работни процеси, моля, свържете се с нас, за да персонализираме програмата.

TinyML представлява внедряване на модели за машинно обучение върху хардуер със силно ограничени ресурси.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти на напреднало ниво, които желаят да оптимизират TinyML модели за внедряване с ниска латентност и ефективно използване на паметта върху вградени устройства.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да прилагат техники за квантуване, прунинг и компресия, за да намалят размера на модела, без да жертват точността.
• Да правят бенчмарк на TinyML модели по отношение на латентност, консумация на памет и енергийна ефективност.
• Да внедряват оптимизирани потоци за извод върху микроконтролери и крайни устройства.
• Да оценяват компромисите между производителност, точност и хардуерни ограничения.

Формат на курса

• Презентации, водени от инструктор, подкрепени с технически демонстрации.
• Практически упражнения за оптимизация и сравнително тестване на производителността.
• Практическо внедряване на TinyML потоци в контролирана лабораторна среда.

Възможности за персонализиране на курса

• За индивидуално обучение, съобразено с конкретни хардуерни платформи или вътрешни работни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиране на програмата.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и специалисти по ИИ, които желаят да внедрят TinyML за предсказваща поддръжка, откриване на аномалии и приложения за интелигентни сензори.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и приложенията му в IoT.
• Настройват среда за разработка на TinyML за IoT проекти.
• Разработват и внедряват ML модели на микроконтролери с ниска консумация.
• Внедряват предсказваща поддръжка и откриване на аномалии чрез TinyML.
• Оптимизират TinyML модели за ефективно използване на енергия и памет.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери по вградени системи и AI разработчици на средно ниво, които искат да внедряват модели за машинно обучение върху микроконтролери, използвайки TensorFlow Lite и Edge Impulse.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и ползите му за крайни AI приложения.
• Настройват среда за разработка на TinyML проекти.
• Обучават, оптимизират и внедряват AI модели върху микроконтролери с ниска консумация.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализиране на реални TinyML приложения.
• Оптимизират AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в Пловдив (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи инженери и специалисти по данни, които искат да разберат основите на TinyML, да изследват приложенията му и да внедряват AI модели върху микроконтролери.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и неговото значение.
• Внедряват леки AI модели върху микроконтролери и крайни устройства.
• Оптимизират и прецизират моделите за машинно обучение за ниска консумация на енергия.
• Прилагат TinyML за приложения от реалния свят, като разпознаване на жестове, откриване на аномалии и обработка на аудио.