TinyML Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 en maskininlärningsansats som är optimerad för små, resursbegränsade enheter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till lärande på nivån från nybörjare till mellannivå som vill bygga fungerande TinyML-applikationer med hjälp av Raspberry Pi, Arduino och liknande mikrokontroller.

När deltagarna har slutfört denna utbildning kommer de att ha fått färdigheter för att:

• Samla in och förbereda data för TinyML-projekt.
• Träna och optimera små maskininlärningsmodeller för mikrokontrollermiljöer.
• Distribuera TinyML-modeller på Raspberry Pi, Arduino och relaterade platser.
• Utveckla slut-till-slut prototyper för inbyggd AI.

Kursformat

• Instruktörsledda presentationer och vägledande diskussioner.
• Praktiska övningar och praktiskt experiment.
• Projektarbete i live-lab med riktiga hårdvara.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som är alignerad med din specifika hårdvara eller användningsfall, vänligen kontakta oss för att ordna det.

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.

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.

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.

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.

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 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.

Denna instruktörledda, live utbildning i Uppsala (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.