Uvod u TinyML Kurs za obuku

Ova obuka koju vodi instruktur za Srbija opremila napredne profesionalce veštinama za projektovanje, optimizaciju i primenu kompletnih TinyML procesa. Učesnici će naučiti da prikupljaju podatke, treniraju modele sa niskom potrošnjom i testiraju aplikacije u stvarnim uslovima koristeći praktične radionice.

Ovaj edukativni program, predvođen instruktorom, koji se odnosi na <lokal> (dostupan online ili licu u lice), namenjen je inženjerima ugradnih sistema i developerima veštačke inteligencije srednjeg nivoa veštine koji žele da implementiraju modele mašinskog učenja na mikrokontrolere koristeći TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Na kraju obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju osnovne principe TinyML-a i njegove prednosti za primenu AI na periferijskim uređajima.
• Podesili razvojno okruženje za projekte TinyML-a.
• Obučili, optimizovali i implementirali AI modele na mikrokontrolerima sa niskom potrošnjom energije.
• Koristili TensorFlow Lite i Edge Impulse za kreiranje realnih TinyML aplikacija.
• Optimizovali AI modele radi maksimalne energetske efikasnosti i prilagodbe ograničenjima memorije.

Ova obuka uživo, koju vodi instruktor na lokaciji Srbija, opremi napredne praktičare da optimizuju TinyML modele za ugrađene uređaje sa ograničenim resursima. Učesnici će primenjivati kvantizaciju i orezivanje, implementirati tokove zaključavanja sa niskom latencijom i ispitivati performanse u odnosu na ograničenja memorije i energije.

Ovaj trening koji vodi instruktor u Srbija omogućava naprednim profesionalcima da osiguraju TinyML tokove na ivičnim uređajima. Naučićete kako da implementirate tehnike za očuvanje privatnosti, povećate bezbednost modela protiv adaptivnih pretnji i primenite najbolje prakse za bezbedan rukovanje podacima u ograničenim okruženjima.

Ova obuka uživo, sa voditeljem u Srbija, uči napredne profesionalce kako da integrišu TinyML u autonomnu robotiku. Učesnici će dizajnirati optimizovane modele, implementirati pipelinee percepcije na uređaju i implementirati laku veštačku inteligenciju na ugrađenom hardveru za autonomiju u realnom vremenu.

Ovo obučavanje vodičeno predavačem u <lokalnosti> (online ili uživo) namenjeno je embedded inženjerima srednjeg nivoa, IoT razvojnim programerima i AI istraživačima koji žele da primene TinyML tehnike za aplikacije pogonjene AI na hardveru sa visokom energetskom efikasnošću.

Do kraja ovog obučavanja, učesnici će moći da:

• Razumeju osnove TinyML-a i AI na ivici.
• Razviju lakane AI modele na mikrokontrolerima.
• Optimizuju AI inferencu za nisku potrošnju energije.
• Integrišu TinyML u stvarne IoT aplikacije.

Ova obuka uživo, vođena od strane instruktora u Srbija, obuhvata primenu TinyML rešenja za praćenje zdravlja i dijagnostiku. Učesnici uče da dizajniraju modele za podatke o zdravlju u realnom vremenu, optimizuju ih za nosive uređaje sa niskom potrošnjom i obezbeđuju kliničku pouzdanost. Uključuje praktične laboratorijske vežbe.

Ova obuka koju vodi instruktor u Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je IoT developerima srednjeg nivoa, embedded inženjerima i stručnjacima za veštačku inteligenciju koji žele da implementiraju TinyML za prediktivno održavanje, detekciju anomalija i pametne senzor aplikacije.

Koncem ove obuke, učesnici će moći:

• Da razumeju osnove TinyML-a i njegove primene u IoT-u.
• Da podele razvojno okruženje TinyML-a za IoT projekte.
• Da razviju i pokrenu ML modele na mikrokontrolerima niske potrošnje.
• Da implementiraju prediktivno održavanje i detekciju anomalija koristeći TinyML.
• Da optimizuju TinyML modele za efikasnu potrošnju energije i memorije.

Ovaj 21-časovni kurs sa instruktorom u domenu Srbija omogućava profesionalima srednjeg nivoa da implementiraju TinyML za pametnu poljoprivredu. Naučite kako da gradite lagane modele, integrišete edge AI sa IoT-om i optimizujete procese za precizno navodnjavanje i detekciju štetočina u okruženju praktičnih laboratorijskih vežbi.