Cursuri de pregatire TinyML pentru Aplicații IoT

TinyML este practica implementării modelelor de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este adresată profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, optimizze și implementeze pipeline-uri TinyML complete.

La finalul acestei instruiră, participanții vor învăța cum să:

• Colecteze, pregătească și gestioneze seturi de date pentru aplicațiile TinyML.
• Antreneze și optimizze modele pentru microcontrolere cu consum redus de energie.
• Convertescă modelele în formate ușoare potrivite pentru dispozitive edge.
• Implementeze, testeze și monitorizeze aplicațiile TinyML în mediile de hardware reale.

Formatul Cursului

• Prelegeri conduse de instructor și discuții tehnice.
• Laboratoare practice și experimentare iterativă.
• Implementare practică pe platforme bazate pe microcontrolere.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a personaliza instruirea cu toolchain-uri specifice, plăci hardware sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de instructor, live, în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT și managerilor de afaceri la nivel intermediar care doresc să înțeleagă potențialul IoT și calculului la margine pentru a permite eficiență, procesarea în timp real și inovare în diferite industrii.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Înțelege principiile IoT și calculului la margine și rolul lor în transformarea digitală.
• Identificați cazuri de utilizare pentru IoT și calculul la margine în sectoarele manufacturier, logisticii și energetice.
• Distingeți între arhitecturile și scenariile de implementare ale calculului la margine și cloud computing.
• Implementați soluții de calcul la margine pentru întreținerea predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Formarea prezentată în timp real de instrucțurator (online sau presencial) în România este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților sistemelor și profesionistilor din industrie care doresc să utilizeze Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT prin procesarea și analiza inteligentă a datelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la marginea rețelei (Edge AI) și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze mediile Edge AI pentru dispozitivele IoT.
• Să dezvolte și să deployeze modele AI pe dispozitive de margine pentru aplicații IoT.
• Implementa procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Integrare Edge AI cu diferite protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează managerilor de produs și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Edge Computing pentru a descentraliza gestionarea datelor în vederea unei performanțe mai rapide, valorificând dispozitivele inteligente situate în rețeaua sursă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și avantajele de bază ale Edge Computing.
• Să identifice cazurile de utilizare și exemplele în care Edge Computing poate fi aplicat.
• Să proiecteze și să construiască soluții Edge Computing pentru prelucrarea mai rapidă a datelor și reducerea costurilor operaționale.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning pentru a optimiza soluțiile IoT și edge computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în IoT și edge computing.
• Să implementeze modele Federated Learning pe dispozitive IoT pentru procesarea AI descentralizată.
• Să reducă latența și să îmbunătățească procesul decizional în timp real în mediile de edge computing.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Această formare live, guiată de instrucțurator în România (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor în România, participanții vor învăța despre diferitele aspecte ale NB-IoT (cunoscut și ca LTE Cat NB1) pe măsură ce vor dezvolta și implementa o aplicație bazată pe NB-IoT.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să identifice diferitele componente ale NB-IoT și modul în care acestea se potrivesc pentru a forma un ecosistem.
• Să înțeleagă și să explice caracteristicile de securitate încorporate în dispozitivele NB-IoT.
• Să dezvolte o aplicație simplă pentru a urmări dispozitivele NB-IoT.

TinyML este practica de implementare a modelelor de învățare automată pe dispozitive cu resurse foarte limitate.

Această instruire direcționată de instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților de nivel avansat care doresc să optimizze modelele TinyML pentru o implementare cu latencie scăzută și eficiență în memorie pe dispozitive imbedate.

La finalizarea acestei instruirii, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantificare, taierii și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a sacrifica acuratețea.
• Evaluează modelele TinyML în ceea ce privește latencie, consumul de memorie și eficiența energetică.
• Implementează pipeline-uri optimizate de inferință pe microcontrolere și dispozitive la marginea rețelei.
• Evaluează compromisurile dintre performanță, acuratețe și restricțiile hardware-ului.

Formatul Cursului

• Prezentări direcționate de instructor, susținute de demonstrații tehnice.
• Exerciții practice de optimizare și testare comparativă a performanței.
• Implementarea practică a pipeline-urilor TinyML într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată aliniată cu platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de machine learning pe dispozitive cu resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Această instruire condusă de un instrutor (online sau în persoana) este adresată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile edge AI.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscuri de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările edge AI.
• Îmbunătăți modelurile TinyML și sistemele embarcate împotriva amenințărilor adversare.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de expert.
• Exerciții practice care accentuează scenariile amenințătoare din lumea reală.
• Implementarea hands-on folosind instrumente de securitate embarcate și TinyML.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestei instrueri pentru a se alinia cu nevoile specifice de securitate și conformitate.

ThingsBoard este o platformă IoT open source care oferă gestionarea dispozitivelor, colectarea, procesarea și vizualizarea datelor pentru soluția dumneavoastră IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să integreze ThingsBoard în soluțiile lor IoT.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze ThingsBoard
• Să înțeleagă elementele de bază ale funcțiilor și arhitecturii ThingsBoard
• Să creeze aplicații IoT cu ThingsBoard
• Să integreze ThingsBoard cu Kafka pentru rutarea datelor telemetrice ale dispozitivelor
• Integrarea ThingsBoard cu Apache Spark pentru agregarea datelor de la mai multe dispozitive

Audiență

• Ingineri software
• Ingineri hardware
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau în locațiune), este destinate inginerilor și cercetătorilor în domeniul datelor la nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentalele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și importanța sa.
• Implementa modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive de contur.
• Optimiza și ajusta modelele de învățare automată pentru o consum redus de energie.
• Aplica TinyML în aplicații practice precum recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliei și procesarea audio.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe microcontrolere cu consum scăzut și platforme încorporate utilizate în robotică și sisteme autonome.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor avansați care doresc să integreze capacitățile de perceput și luat decizii bazate pe TinyML în robote autonome, drone și sisteme de control inteligente.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze modele TinyML optimizate pentru aplicații de robotică.
• Implementeze pipeline-uri de perceput la nivel de dispozitiv pentru autonomie în timp real.
• Integreze TinyML în framework-urile existente de control robotic.
• Implementeze și testeze modele AI ușoare pe platformele hardware încorporate.

Formatul Cursului

• Prelegeri tehnice combinate cu discuții interactive.
• Laboratoare practice focalizate pe sarcini de robotică încorporată.
• Exerciții practice care simulează fluxuri de lucru autonome din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru medii specifice organizației în domeniul robotică, personalizarea poate fi aranjată la cerere.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau pe locație), este destinată inginerilor intermediari în domeniul embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor AI care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații bazate pe AI pe hard-uri eficiente energetic.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și AI la marginea rețelei.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimiza inferența AI pentru consum mic de energie.
• Integra TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.

TinyML este integrarea învățării automatice în dispozitive portabile și medicale cu putere limitată.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților intermediași care doresc să implementeze soluții TinyML pentru monitorizarea și aplicațiile diagnostice din domeniul healthcare.

După finalizarea acestei instruiră, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea datelor de sănătate în timp real.
• Colecta, preproceseze și interpreteze datele senzorilor biologici pentru obținerea unor insight-uri bazate pe AI.
• Optimiza modelele pentru dispozitive portabile cu putere limitată și memorie restricționată.
• Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța output-urilor generale de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Practică hands-on cu date din dispozitive portabile și framework-urile TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată care să se alinieze cu dispozitivele healthcare specifice sau fluxurile de lucru reglementate, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

TinyML este un cadru de lucru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere scăzută și resurse limitate, folosite în teren.

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau prezentă), este concepută pentru profesioniști de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici TinyML la soluții inteligente în agricultură, cu scopul de a îmbunătăți automatizarea și inteligența mediului.

La finalizarea acestui program, participanții vor avea capacitatea de a:

• Construi și implementa modele TinyML pentru aplicațiile de senzorizare în agricultură.
• Integra inteligența la marginea rețelei (edge AI) în ecosistemele IoT pentru monitorizarea automatizată a culturilor.
• Utiliza instrumente specializate pentru antrenarea și optimizarea modelelor ușoare.
• Dezvolta fluxuri de lucru pentru irigația precisă, detectarea parasitelor și analitica mediului.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții tehnice aplicate.
• Practică hands-on folosind seturi de date și dispozitive din lumea reală.
• Experimentare practică într-un mediu de laborator susținut.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată aliniată cu sistemele agricole specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.