Cursuri de pregatire TinyML pentru Aplicații IoT

TinyML este practica de a implementa modele de învățare automată optimizate pe dispozitive edge cu resurse limitate.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să optimizeze și să implementeze pipeline-uri complete TinyML.

La finalul acestui training, participanții vor învăța cum să:

• Colecteze, pregătească și gestioneze seturi de date pentru aplicații TinyML.
• Antreneze și optimizeze modele pentru microcontrolere cu consum redus de energie.
• Convertesc modele în formate ușoare, potrivite pentru dispozitive edge.
• Implementeze, testeze și monitorizeze aplicații TinyML în medii hardware reale.

Formatul Cursului

• Prelegeri ghidate 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 trainingul cu toolchain-uri specifice, plăci hardware sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și edge computing pentru a permite eficiența, procesarea în timp real și inovația în diverse industrii.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Identifica cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Diferenția între arhitecturile de edge și cloud computing și scenariile de implementare.
• Implementa soluții de edge computing pentru mentenanță predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sisteme și profesioniștilor din industrie care doresc să exploateze Edge AI pentru îmbunătățirea aplicațiilor IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
• Să configureze și să organizeze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Să integreze Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerentele etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat managerilor de produse și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Edge Computing pentru a descentraliza gestionarea datelor pentru o performanță mai rapidă, profitând de dispozitive inteligente situate pe rețeaua sursă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele de bază și avantajele Edge Computing.
• Identifica cazurile de utilizare și exemplele în care Edge Computing poate fi aplicat.
• Proiecta și construi soluții Edge Computing pentru o procesare mai rapidă a datelor și costuri operaționale reduse.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată pentru a optimiza soluțiile IoT și de calcul la margine.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Să implementeze modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Să reducă latența și să îmbunătățească luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar și dezvoltatorilor de AI care doresc să implementeze modele de machine learning pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile de AI la edge.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Să antreneze, să optimizeze și să implementeze modele de AI pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să folosească TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații reale TinyML.
• Să optimizeze modelele de AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

În acest training condus de un instructor în România, participanții vor învăța despre diverse aspecte ale NB-IoT (cunoscut și sub numele de LTE Cat NB1) în timp ce dezvoltă și implementează o aplicație bazată pe NB-IoT.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica diferitele componente ale NB-IoT și modul în care acestea se îmbină pentru a forma un ecosistem.
• Înțelege și explică caracteristicile de securitate integrate în dispozitivele NB-IoT.
• Dezvolta o aplicație simplă pentru urmărirea dispozitivelor NB-IoT.

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

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel avansat care doresc să optimizeze modelele TinyML pentru implementare cu latență scăzută și eficiență de memorie pe dispozitive embedded.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de cuantizare, tăiere și compresie pentru a reduce dimensiunea modelului fără a sacrifica acuratețea.
• Evalua modelele TinyML în ceea ce privește latența, consumul de memorie și eficiența energetică.
• Implementa pipeline-uri de inferență optimizate pe microcontrolere și dispozitive edge.
• Evalua compromisurile dintre performanță, acuratețe și constrângerile hardware.

Formatul Cursului

• Prezentări conduse de un instructor, susținute de demonstrații tehnice.
• Exerciții practice de optimizare și teste comparative de performanță.
• Implementare practică a pipeline-urilor TinyML într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru un training personalizat, aliniat pe platforme hardware specifice sau fluxuri de lucru interne, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile de AI la margine.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscurile de securitate unice pentru inferența TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările de AI la margine.
• Consolida modelele TinyML și sistemele încorporate împotriva amenințărilor adverse.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul Cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de experți.
• Exerciții practice care evidențiază scenarii de amenințări din lumea reală.
• Implementare practică folosind instrumente de securitate încorporate și TinyML.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestui training pentru a se alinia nevoilor lor specifice de securitate și conformitate.

ThingsBoard este o platformă IoT open source care oferă gestionarea dispozitivelor, colectarea de date, procesarea și vizualizarea pentru soluția dvs. IoT.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura ThingsBoard
• Înțelege elementele de bază ale caracteristicilor și arhitecturii ThingsBoard
• Construi aplicații IoT cu ThingsBoard
• Integrează ThingsBoard cu Kafka pentru rutarea datelor de telemetrie ale dispozitivelor
• Integrează ThingsBoard cu Apache Spark pentru agregarea datelor de la mai multe dispozitive

Publicul țintă

• Ingineri software
• Ingineri hardware
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor și oamenilor de știință de date de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale TinyML, să exploreze aplicațiile acesteia și să implementeze modele de inteligență artificială pe microcontrolere.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale TinyML și semnificația acesteia.
• Implementeze modele de inteligență artificială ușoare pe microcontrolere și dispozitive de margine.
• Optimizeze și ajusteze modelele de învățare automată pentru un consum redus de energie.
• Aplice TinyML în aplicații practice, cum ar fi recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliilor și procesarea audio.

TinyML este un cadru pentru implementarea modelelor de învățare automată pe microcontrolere de consum redus și platforme integrate utilizate în robotică și sisteme autonome.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să integreze capabilități de percepție și luare a deciziilor bazate pe TinyML în roboți autonomi, drone și sisteme de control inteligente.

La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• Proiecta modele TinyML optimizate pentru aplicații de robotică.
• Implementa pipeline-uri de percepție pe dispozitiv pentru autonomie în timp real.
• Integra TinyML în cadrul sistemelor de control robotic existente.
• Implementa și testa modele ușoare de AI pe platforme hardware integrate.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru medii de robotică specifice organizațiilor, personalizarea poate fi aranjată la cerere.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de sisteme embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor în domeniul AI de nivel intermediar care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații alimentate de AI pe hardware eficient din punct de vedere energetic.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și AI pe edge.
• Să implementeze modele AI ușoare pe microcontrolere.
• Să optimizeze inferența AI pentru un consum scăzut de energie.
• Să integreze TinyML în aplicații IoT din lumea reală.

TinyML reprezintă integrarea învățării automate în dispozitive wearable și medicale cu consum redus de energie și resurse limitate.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar care doresc să implementeze soluții TinyML pentru aplicații de monitorizare și diagnostic în domeniul sănătății.

După parcurgerea acestei formări, participanții vor putea:

• Să proiecteze și să implementeze modele TinyML pentru procesarea în timp real a datelor de sănătate.
• Să colecteze, să preproceseze și să interpreteze date de la biosenzori pentru informații bazate pe AI.
• Să optimizeze modele pentru dispozitive wearable cu resurse limitate de energie și memorie.
• Să evalueze relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța rezultatelor generate de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Exerciții practice cu date de la dispozitive wearable și framework-uri TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru o formare personalizată care se aliniază cu dispozitive specifice din domeniul sănătății sau fluxuri de lucru reglementare, 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 redusă și resurse limitate din teren.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici TinyML în soluții de agricultură inteligentă pentru a îmbunătăți automatizarea și inteligența ambientală.

La finalul acestui program, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Construi și implementa modele TinyML pentru aplicații de senzorizare agricolă.
• Integra inteligența artificială la margine în ecosisteme IoT pentru monitorizarea automată a culturilor.
• Utiliza instrumente specializate pentru a antrena și optimiza modele ușoare.
• Dezvolta fluxuri de lucru pentru irigații de precizie, detectarea dăunătorilor și analize de mediu.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții tehnice aplicate.
• Exerciții practice folosind seturi de date și dispozitive din lumea reală.
• Experimentare practică într-un mediu de laborator sprijinit.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru training personalizat aliniat la sisteme agricole specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.