TinyML Kurs i Örebro

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Örebro (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 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, 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.

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.