TinyML för IoT-anslutningar Träningskurs

TinyML är praktiken att distribuera optimerade maskininlärningsmodeller på resursbegränsade kantenheter.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till tekniska experter på avancerat nivå som vill designa, optimera och distribuera fullständiga TinyML-pipeliner.

Vid utgånget av denna utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man:

• Samlar, förbereder och hanterar datauppsättningar för TinyML-applikationer.
• Tränar och optimiserar modeller för mikrokontroller med låg energiförbrukning.
• Konverterar modeller till lättvikta format som är lämpliga för kantenheter.
• Distribuerar, testar och övervakar TinyML-applikationer i verkliga hårdvarumiljöer.

Kursens struktur

• Instruktorledda föreläsningar och teknisk diskussion.
• Praktiska laborationer och iterativt experiment.
• Händelsebaserad distribution på mikrokontroller-baserade plattformar.

Kursanpassningsalternativ

• För att anpassa utbildningen med specifika verktygskedjor, hårdvaruplater eller interna arbetsflöden, kontakta oss för att arrangera.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-IT-professionals och företagsledare som vill förstå IoT:s och edge computingens potential för att skapa effektivitet, realtidsbehandling och innovation inom olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing samt deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsområden för IoT och edge computing inom tillverkning, logistik och energisektorn.
• Skilja mellan edge- och molnbaserade arkitekturer och distributionslägen.
• Implementera edge computing-lösningar för prognostisk underhållning och realtidsbeslut.

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, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till produktchefer och utvecklare som vill använda Edge Computing för att decentralisera datahantering för snabbare prestanda, med hjälp av smarta enheter som finns i källnätverket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med Edge Computing.
• Identifiera användningsfall och exempel där Edge Computing kan tillämpas.
• Designa och bygg Edge Computing lösningar för snabbare databehandling och minskade driftskostnader.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till mellanavancerade inbäddade systemingenjörer och AI-utvecklare som vill distribuera maskininlärningsmodeller på mikrokontrollers med hjälp av TensorFlow Lite och Edge Impulse.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess fördelar för AI-applikationer på kanten.
• Konfigurera en utvecklingsmiljö för TinyML-projekt.
• Träna, optimera och distribuera AI-modeller på lågeffektmikrokontrollers.
• Använda TensorFlow Lite och Edge Impulse för att implementera verkliga TinyML-applikationer.
• Optimera AI-modeller för strömförbrukningseffektivitet och minnesbegränsningar.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig om de olika aspekterna av NB-IoT (även känd som LTE Cat NB1) när de utvecklar och distribuerar en exempelbaserad NB-IoT-baserad applikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera de olika komponenterna i NB-IoT och hur de ska passa ihop för att bilda ett ekosystem.
• Förstå och förklara de säkerhetsfunktioner som är inbyggda i NB-IoT enheter.
• Utveckla ett enkelt program för att spåra NB-IoT enheter.

TinyML är praktiken att distribuera maskininlärningsmodeller på hårdvara med extremt begränsade resurser.

Denna instruktörsguidade, liveutbildning (online eller på plats) riktas till avancerade praktiker som önskar optimera TinyML-modeller för låg latens och minneseffektiv distribuering på inbyggda enheter.

Efter att ha slutfört denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Tillämpa kvantisering, avknotning och komprimeringstekniker för att minska modellstorleken utan att förlora noggrannhet.
• Mätta TinyML-modeller på latens, minnesförbrukning och energieffektivitet.
• Implementera optimerade inferenspipelines på mikrokontroller och randenheterna.
• Utvärdera kompromisser mellan prestanda, noggrannhet och hårdvarubegränsningar.

Kursformat

• Instruktörsguidade presentationer som stöds av tekniska demonstreringar.
• Praktiska optimeringsövningar och jämförande prestandatester.
• Handson-implementering av TinyML-pipelines i en kontrollerad labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som är alignerad med specifika hårdvaraplattformar eller interna arbetsflöden, kontakta oss för att anpassa programmet.

TinyML är ett tillvägagångssätt för att distribuera maskininlärningsmodeller på lågbekräftar, resursbegränsade enheter som opererar vid nätverkets kant.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till avancerade professionella som vill säkerställa TinyML-pipeliner och implementera integritetsskyddande tekniker i edge AI-applikationer.

Vid slutet av denna kurs kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera säkerhetsrisker som är unika för maskininlärningsinference på enheter.
• Implementera integritetsskyddande mekanismer för edge AI-distributioner.
• Förstärka TinyML-modeller och inbyggda system mot fiendtliga hot.
• Tillämpa bästa praxis för säker datahantering i resursbegränsade miljöer.

Kursformat

• Engagerande föreläsningar som stöds av expertledna diskussioner.
• Praktiska övningar med fokus på reala hotscenarier.
• Hållas implementering med hjälp av inbyggda säkerhetstekniker och TinyML-verktyg.

Kursanpassningsalternativ

• Organisationer kan begära en anpassad version av denna utbildning för att anpassa den till sina specifika säkerhets- och efterlevnadskrav.

ThingsBoard är en IoT-plattform med öppen källkod som erbjuder enhetshantering, datainsamling, bearbetning och visualisering för din IoT-lösning.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man integrerar ThingsBoard i sina IoT-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera ThingsBoard
• Förstå grunderna i ThingsBoard funktioner och arkitektur
• Skapa IoT-program med ThingsBoard
• Integrera ThingsBoard med Kafka för dataroutning för telemetrienheter
• Integrera ThingsBoard med Apache Spark för dataaggregering från flera enheter

Publik

• Mjukvaruingenjörer
• Hårdvaruingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

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.

TinyML är ett ramverk för att distribuera maskininlärningsmodeller på energieffektiva mikrokontroller och inbyggda plattformar som används i robotteknik och autonoma system.

Detta instruktörsskickade, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till avancerade professionella som vill integrera TinyML-baserade uppfattnings- och beslutsförmågor i autonom robotar, dronar och smarta styrsystem.

När deltagarna har slutfört denna kurs kommer de att kunna:

• Utforma optimerade TinyML-modeller för robottekniksuppgifter.
• Implementera uppfattningspipelines på enheten för realtidautonomi.
• Integrera TinyML i befintliga robotstyrningsramverk.
• Distribuera och testa lättvikta AI-modeller på inbyggda hårdvaruplattformar.

Kursformat

• Tekniska föreläsningar kombinerade med interaktiva diskussioner.
• Praktiska laborationer som fokuserar på inbyggda robottekniksuppgifter.
• Övningsuppgifter som simulerar verkliga arbetsflöden för autonomi.

Kursanpassningsalternativ

• För organisationsspecifika robottekniksmiljöer kan anpassning arrangeras vid begäran.

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.

TinyML är integrationen av maskininlärning i lågströms, resursbegränsade bärbara och medicinska enheter.

Detta instruktörssupporterade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till mellannivåpraktiker som vill implementera TinyML-lösningar för hälsöövervakning och diagnostiska tillämpningar.

Efter att ha slutfört denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och distribuera TinyML-modeller för realtidshälsodataprocessering.
• Samla in, förbearbeta och tolka biosensoreringsdata för AI-drivna insikter.
• Optimera modeller för lågströms- och minnesbegränsade bärbara enheter.
• Utvärdera den kliniska relevansen, pålitligheten och säkerheten av TinyML-drivna resultat.

Kursens format

• Föreläsningar som stöds av livepresentationer och interaktiv diskussion.
• Praktiska övningar med data från bärbara enheter och TinyML-ramverk.
• Implementeringsövningar i en vägledande laboratoriemiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som stämmer överens med specifika hälsoteknikenheter eller regleringsarbetsflöden, kontakta oss för att anpassa programmet.

TinyML är ett ramverk för att distribuera maskininlärningsmodeller på lågenergiförbrukande, resursbegränsade enheter i fältet.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller platsbaserad) är utformat för mellannivåprofesionella som önskar tillämpa TinyML-tekniker på smarta lantbrukslösningar som förbättrar automatisering och miljöintelligens.

När deltagarna har avslutat detta program kommer de att ha fått förmåga att:

• Bygga och distribuera TinyML-modeller för lantbruksmätningar.
• Integrera edge AI i IoT-ekosystem för automatiserad odlingsovervakning.
• Använda specialiserade verktyg för att träna och optimera lätta modeller.
• Utveckla arbetsflöden för precisionsbelysning, plågidentifiering och miljöanalys.

Kursformat

• Guidade presentationer och tillämpad teknisk diskussion.
• Praktiska övningar med verkliga datamängder och enheter.
• Praktiskt experiment i ett stödd labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som är anpassad efter specifika lantbruksystem, kontakta oss för att anpassa programmet.