AI-Implementering på Mikrocontrollrar med TinyML Träningskurs

Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-praktiker, forskare och utvecklare som vill bemästra de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för kantdistribution och utforska specialiserade tillämpningar över olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av Edge AI-modeller.
• Implementera framkanten strategier för distribution av AI-modeller på kantenheter.
• Använda specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-tillämpningar.
• Optimera prestanda och effektivitet hos Edge AI-lösningar.
• Utforska innovativa användningsfall och nyhetsutvecklingar inom Edge AI.
• Behandla avancerade etiska och säkerhetsaspekter vid distribution av Edge AI.

Denna instruktörledda, levande utbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, datavetare och teknikentusiaster på mellannivå som vill förvärva praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på kant-enheter för olika applikationer.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera och installera miljö för kantberäkning.
• Utveckla, träna och optimerar AI-modeller för distribution på kant-enheter.
• Implementera praktiska AI-lösningar på kant-enheter.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos modeller som distribuerats på kant-enheter.
• Hantera etiska och säkerhetsaspekter i Edge AI-applikationer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till robotikingenjörer, autonoma fordonstekniker och AI-forskare på mellannivå som vill dra nytta av Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
• Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.
• Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, droner och robotik.
• Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i autonoma AI-applikationer.

Denna instruktörsledda, live-training (online eller på plats) är riktad till mellannivåutvecklare och IT-professionella som vill få en omfattande förståelse för Edge AI från koncept till praktisk implementering, inklusive uppsättning och distribution.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande begrepp om Edge AI.
• Sätta upp och konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla, träna och optimera Edge AI-modeller.
• Distribuera och hantera Edge AI-applikationer.
• Integrera Edge AI med befintliga system och arbetsflöden.
• Behandla etiska överväganden och bästa praxis vid implementering av Edge AI.

Denna ledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade vårdprofessionella, biomedicinstekniker och AI-utvecklare som vill dra nytta av Edge AI för innovativa lösningar inom hälso- och sjukvård.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvård.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på edge-enheter för hälso- och sjukvårdsapplikationer.
• Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostiska verktyg.
• Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i AI-applikationer inom hälso- och sjukvård.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till industrialingenjörer, tillverkare och AI-utvecklare med mellanavancerad nivå som vill implementera Edge AI-lösningar i industriell automatisering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI inom industriell automatisering.
• Implementera lösningar för förutspående underhåll med hjälp av Edge AI.
• Tillämpa AI-tekniker för kvalitetskontroll i tillverkningsprocesser.
• Optimera industriella processer med Edge AI.
• Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i industriella miljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellannivåurbana planerare, civilingenjörer och smart city-projektledare som vill utnyttja Edge AI för smart city-initiativ.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI i smart city-infrastrukturer.
• Implementera Edge AI-lösningar för trafikhantering och övervakning.
• Optimera stadsresurser med hjälp av Edge AI-teknologier.
• Integrera Edge AI med befintliga smart city-system.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden vid smart city-implementeringar.

Denna kurs i ledande undervisning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare, datavetare och AI-praktiker på mellanavancerad nivå som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll inom Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika kantenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Denna ledarledda, live-utbildning på plats Sverige (online eller på plats) är avsedd för utvecklare och IT-professionella på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i Edge AI och dess inledande tillämpningar.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och arkitekturen för Edge AI.
• Installera och konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla och distribuera enkla Edge AI-applikationer.
• Identifiera och förstå användningsfall och fördelar med Edge AI.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, maskininlärningsingenjörer och systemarkitekter på mellan-nivå som vill optimerar AI-modeller för implementation på edge-enheter.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå utmaningarna och kraven för att implementera AI-modeller på edge-enheter.
• Tillämpa modellkomprimeringstekniker för att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller.
• Använda kvantiseringsmetoder för att förbättra modellens effektivitet på edge-hårdvara.
• Implementera beskärning och andra optimeringsmetoder för att förbättra modellprestanda.
• Implementera optimerade AI-modeller på olika edge-enheter.

Denna ledare ledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsprofessionella på mellan nivå, systemadministratörer och forskare inom AI-etik som vill säkra och etiskt distribuera Edge AI-lösningar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhets- och integritetskraven i Edge AI.
• Implementera bästa praxis för att säkra kant-enheter och data.
• Utveckla strategier för att minska säkerhetsrisker i Edge AI-distributioner.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerställa överensstämmelse med regler.
• Utföra säkerhetsbedömningar och revisioner för Edge AI-applikationer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom ingenjörskonst och datavetenskap som vill förstå grunderna, utforska tillämpningar och distribuera AI-modeller på mikrokontroller.

Genom den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess betydelse.
• Distribuera lättvikts-AI-modeller på mikrokontroller och kantanordningar.
• Optimera och finjustera maskininlärningsmodeller för låg strömförbrukning.
• Använda TinyML för verkliga tillämpningar såsom gesterkänning, avvikelseupptäckt och ljudbearbetning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade inbyggda ingenjörer, IoT-utvecklare och AI-forskare som vill implementera TinyML-tekniker för AI-kraftiga applikationer på energieffektiv hårdvara.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och edge AI.
• Distribuera lättviktiga AI-modeller på mikrocontroller.
• Optimerar AI-inferens för låg energiförbrukning.
• Integrera TinyML med verkliga IoT-applikationer.

Denna instruktörledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på mellanliggande nivå, inbäddade ingenjörer och AI-utövare som vill implementera TinyML för förutsägelseunderhåll, avvikelsetidning och smarta sensortillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess tillämpningar inom IoT.
• Ställa in en TinyML utvecklingsmiljö för IoT-projekt.
• Utveckla och distribuera ML-modeller på energisnåla mikrokontroller.
• Implementera förutsägelseunderhåll och avvikelsetidning med hjälp av TinyML.
• Optimera TinyML modeller för effektiv kraft- och minnesanvändning.