Curs de pregatire TinyML pentru Aplicații IoT

Această pregătire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din telecomunicații de nivel intermediar, inginerilor AI și specialiștilor IoT care doresc să exploreze cum rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.

La finalul acestei pregătiri, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale tehnologiei 5G și impactul său asupra Edge AI.
• Să implementeze modele AI optimizate pentru aplicații cu latență scăzută în medii 5G.
• Să implementeze sisteme de luare a deciziilor în timp real folosind Edge AI și conectivitatea 5G.
• Să optimizeze sarcinile de lucru AI pentru o performanță eficientă pe dispozitivele edge.

Aceasta este o sesiune de training condusă de instructor în România, care te oferă abilitățile necesare pentru a proiecta, a optimiza și a implementa pipeline-uri complete TinyML. Vei învăța să colectezi date, să antrenezi modele cu consum redus de energie și să testezi aplicații în lumea reală, folosind laboratoare practice.

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 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.

Această training live, condusă de un trainer, în România pregătește practicienii avansați să optimizeze modelele TinyML pentru dispozitivele embedded cu resurse limitate. Participanții vor aplica cuantizarea și pruning-ul, vor implementa pipeline-uri de inferență cu latență redusă și vor efectua benchmarking-ul performanței în funcție de limitele de memorie și energie.

Acest training condus de un instructor în România pregătește profesioniții avansați să securizeze pipeline-urile TinyML pe dispozitive edge. Vei învăța să implementezi tehnici de păstrare a confidențialității, să întărești modelele împotriva amenințărilor adversare și să aplici bunele practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

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.

Acest training live, condus de un instructor în România, învață profesioniștii avansați să integreze TinyML în robotică autonomă. Participanții vor proiecta modeluri optimizate, vor implementa pipeline-uri de percepție on-device și vor deploy AI ușoară pe hardware embedded pentru autonomie în timp real.

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.

Acest training live, condus de un instructor, în România acoperă implementarea soluțiilor TinyML pentru monitorizarea și diagnosticul medical. Participanții învață să conceapă modele pentru date de sănătate în timp real, să le optimizeze pentru dispozitive portabile cu consum redus de energie și să asigure fiabilitatea clinică. Include exerciții practice în laborator.

Acest curs live de 21 de ore în România oferă profesioniștilor intermediari posibilitatea de a implementa TinyML pentru agricultură inteligentă. Înveți să construiești modele ușoare, să integrezi edge AI cu IoT și să optimizezi irigația de precizie și detectarea dăunătorilor într-un mediu de laborator hands-on.