TinyML Kurs i Örebro

This instructor-led, live training in Örebro (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

Denna instruktörledda, live utbildning i Örebro (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.

Denna instruktörsledda, digitala utbildning i Örebro vänder sig till ingenjörer med system kunnig och AI-utvecklare på mellannivå som vill deploya maskininlärningsmodeller på mikrokontroller med hjälp av TensorFlow Lite och Edge Impulse.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess fördelar för edge AI-applikationer.
• Ställa in en utvecklingsmiljö för TinyML-projekt.
• Träna, optimera och distribuera AI-modeller på lågenergimikrokontroller.
• Use TensorFlow Lite och Edge Impulse för att implementera verkliga TinyML-applikationer.
• Optimera AI-modeller för energieffektivitet och minnesbegränsningar.

Denna instruktörsledda, liveträning i Örebro (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och datavetare på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i TinyML, utforska dess tillämpningar och distribuera AI-modeller på mikrokontroller.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess betydelse.
• Distribuera lätta AI-modeller på mikrokontrollers och edge-enheter.
• Optimera och finjustera maskininlärningsmodeller för låg energiförbrukning.
• Tillämpa TinyML för verkliga tillämpningar som gestigenkänning, avvikelseigenkänning och ljudbehandling.