TinyML for Smart Agriculture Träningskurs

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.

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 is an approach to deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices operating at the network edge.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to secure TinyML pipelines and implement privacy-preserving techniques in edge AI applications.

At the conclusion of this course, participants will be able to:

• Identify security risks unique to on-device TinyML inference.
• Implement privacy-preserving mechanisms for edge AI deployments.
• Harden TinyML models and embedded systems against adversarial threats.
• Apply best practices for secure data handling in constrained environments.

Format of the Course

• Engaging lectures supported by expert-led discussions.
• Practical exercises emphasizing real-world threat scenarios.
• Hands-on implementation using embedded security and TinyML tooling.

Course Customization Options

• Organizations may request a tailored version of this training to align with their specific security and compliance needs.

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.

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.