End-to-End TinyML Folyamok Létrehozása Képzés

Az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja az intermediális szintű beágyazott rendszerek mérnökeinek és AI fejlesztőinek az, akik machine learning modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkön TensorFlow Lite és Edge Impulse segítségével.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és az előnyöket az edge AI alkalmazásokhoz.
• Beállítani a fejlesztői környezetet TinyML projektekhez.
• Kiképzi, optimalizálja és telepíti az AI modelleket alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használatát valós TinyML alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja az AI modelleket az energiahatékonyság és memóriakorlátok tekintetében.

A TinyML a gépi tanulási modell megvalósításának eljárása, amely nagyon korlátozott erőforrású hardvereken történik.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) a haladó szintű gyakorlókra vonatkozik, akik kívánják optimalizálni a TinyML modelljeit alacsony késleltetéssel és memóriaszükséglettel rendelkező beágyazott eszközökön történő üzembe helyezés érdekében.

Az oktatói képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Alakíthatási, hólyagolási és tömörítési technikák alkalmazásával csökkenteni a modell méretét anélkül, hogy pontosságukat vesztenénék.
• Mérni a TinyML modell késleltetését, memóriafogyasztását és energiahiteleségét.
• Optimalizált inferencia folyamatokat implementálni mikrovezérlőkön és peremhálózati eszközökön.
• Kiegyensúlyozni a teljesítmény, pontosság és hardverkorlátozások közötti összetartozást.

A képzés formája

• Oktató által vezetett bemutatások, amelyek technikai demonstrációkkal támogatottak.
• Gyakorlati optimalizálási feladatok és összehasonlító teljesítménytesztelés.
• Vezetett labor környezetben a TinyML folyamatok gyakorlati megvalósítása.

Képzés személyre szabási lehetőségek

• Specifikus hardverplatformokhoz vagy belső munkafolyamatokhoz igazított képzésért lépjen kapcsolatba velünk a program személyre szabásához.

A TinyML egy olyan megközelítés, amely gépi tanulási modellket használ a hálózati szélén működtetett alacsony energifogyasztású, erőforrás-szoros korlátozásokkal rendelkező eszközökön.

Ez a tanár vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) a haladó szintű szakembereknek készült, akik biztonságos TinyML folyamatokat szeretnének megvalósítani és adatvédelmi technikákat alkalmazni az edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az eszközön belüli TinyML következtetésre jellemző biztonsági kockázatok azonosítására.
• Adatvédelmi mechanizmusok megvalósítására az edge AI telepítésekben.
• A TinyML modell és beágyazott rendszerek erősítésére ellenszerekkel szembeni fenyegetések ellen.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazására biztonságos adatkezeléshez korlátozott környezetekben.

A képzés formája

• Engedélyt adó előadások szakértők által vezetett tárgyalásokkal.
• Gyakorlati gyakorlatok a valós világ fenyegetési helyzetek hangsúlyozásával.
• Kézi implementáció beágyazott biztonság és TinyML eszközökkel.

Képzés személyre szabható opciói

• A szervezetek egy személyre szabott változatot kérhetnek ezzel a képzéssel, hogy megfeleljenek a biztonsági és megfelelőségi igényeiknek.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés célközönsége azok a kezdő szintű mérnökök és adat tudósok, akik meg akarnák ismerni a TinyML alapelveit, feltárolni alkalmazásait és AI-modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapelveit és jelentőségét.
• Telepíteni könnyű AI-modelleket mikrovezérlőkre és szélegyeszközökre.
• Optimalizálni és finomítani a gépi tanulásmodelleket alacsony fogyasztásra.
• Alkalmaznia a TinyMLt valós világbeli alkalmazásokra, például mozgásfelismerésre, anomáliafelismerésre és hangfeldolgozásra.

A TinyML egy keretrendszer, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellek telepítését alacsony fogyasztású mikrovezérlők és beágyazott platformokon, amelyek robotikai és önvezető rendszerekben használhatók.

Ez a tanár vezetésű élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik kívánják integrálni a TinyML-alapú észlelési és döntési képességeket önvezető robotokba, drónokba és intelligens irányítási rendszerekbe.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizált TinyML modelleket tervezni robotikai felhasználásra.
• Az eszközön futó észlelési folyamatokat implementálni azonnali önállóság érdekében.
• A TinyML-et meglévő robotikai irányítási keretrendszerekbe integrálni.
• Enyhe AI modelleket üzemeltetni és tesztelni beágyazott hardverplatformokon.

Képzés formátuma

• Technikai előadások interaktív beszélgetésekkel kombinálva.
• Gyakorlási laborok, amelyek a beágyazott robotikai feladatokra összpontosítanak.
• A valós életben lévő önvezető műveletek szimulálása gyakorló feladatokon keresztül.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Szervezet-specifikus robotikai környezetek esetén, a személyre szabást igény szerint rendezhetjük.

Ez a tanárvezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a középszintű beágyazott rendszerek mérnökeinek, IoT fejlesztőknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnének TinyML technikákat alkalmazni AI-hatékony alkalmazásokhoz energiahatékony hardveren.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML és az edge AI alapjait.
• Könnyű AI modelleket telepítenek mikrovezérlőkre.
• Optimálisan hasznosítják az AI inferenciát alacsony energiafogyasztásra.
• Összekapcsolják a TinyML-t valós IoT alkalmazásokkal.

A TinyML a gépi tanulás alacsony fogyasztással rendelkező, erőforrásokra korlátozott hordozható és orvosi eszközökbe való integrálása.

Ez a képzés (online vagy helyszíni) közvetlen tanárvezetéssel folyik, és azokra a haladó szintű gyakornokokra szól, akik kívánják megvalósítani TinyML megoldásokat egészségügyi felügyeleti és diagnosztikai alkalmazásokhoz.

Ez a képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és kibocsátani TinyML modelleket valós idejű egészségi adatok feldolgozására.
• Gyűjtőztetni, előfeldolgozni és értelmezni az élettani érzékelők adatait mesterséges intelligencia alapú információkért.
• Optimalizálni a modelleket alacsony fogyasztású és memórián korlátozott hordozható eszközök számára.
• Kiértékelni a TinyML-alapú kimenetek klinikai relevanciáját, megbízhatóságát és biztonságát.

Képzés formája

• Előadások, amelyek élő bemutatkozásokkal és interaktív vita támogatottak.
• Gyakorló feladatok hordozható eszköz adatokkal és TinyML keretrendszerekkel.
• Választékos labor környezetben történő gyakorlási feladatok végrehajtása.

Képzés személyre szabható opciói

• Személyre szabott képzés, amely specifikus egészségügyi eszközökhez vagy jogszabályi folyamatokhoz igazodik. Kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű IoT-fejlesztőknek, beágyazott mérnököknek és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik a TinyML-et szeretnék megvalósítani a prediktív karbantartáshoz, anomáliák észleléséhez és intelligens érzékelőalkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és alkalmazásait az IoT-ben.
• Állítson be TinyML fejlesztői környezetet az IoT-projektekhez.
• ML modellek fejlesztése és üzembe helyezése alacsony fogyasztású mikrokontrollereken.
• Valósítsa meg a prediktív karbantartást és az anomáliák észlelését a TinyML segítségével.
• Optimalizálja a TinyML modelleket a hatékony energia- és memóriahasználat érdekében.

A TinyML egy gépi tanulási megközelítés, amely kis, erőforrás-korlátozott eszközökhöz optimalizálva van.

Ez az oktató vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) elemtár szintű és középhaladó tanulókra vonatkozik, akik működő TinyML-alkalmazásokat szeretnének építeni Raspberry Pi, Arduino és hasonló mikrovezérlőkkel.

A képzés befejezése után a résztvevők a következő készségeket szereznek meg:

• Adatok gyűjtése és felkészítése TinyML-projektekhez.
• Kis gépi tanulási modellek betanítása és optimalizálása mikrovezérlő környezetekre.
• TinyML modell üzembe helyezése Raspberry Pi, Arduino és kapcsolódó táblákon.
• Teljes körű beágyazott AI prototípusok fejlesztése.

A képzés formája

• Oktató vezetett bemutatók és irányított vita.
• Gyakorlati feladatok és gyakorló kísérletek.
• Élő labor projektmunka valós hardveren.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Az Ön specifikus hardverén vagy felhasználási esetre szabott képzésért lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

A TinyML egy keretrendszer, amely alacsony fogyasztású, erőforrás-kevésbé rendelkező eszközökön való gépi tanulási modellek üzembe helyezésére szolgál a mezőgazdaságban.

Ez az oktató által vezetett, élőképes képzés (online vagy terhelőhelyszínen) olyan közepes szintű szakembereknek irányzott, akik a TinyML technikákat szeretnék alkalmazni az okostelekektől független mezőgazdasági megoldásokban, amelyek növelik az automatizálást és környezeti intelligenciát.

A program befejezésének következtében a résztvevők képesek lesznek:

• Építsen és üzembe helyezzen TinyML modelleket mezőgazdasági érzékelési alkalmazásokhoz.
• Integrálja az Edge AI-t az IoT-ekosztémákba a gyümölcsök automatikus felügyeletére.
• Használjon szakeszközöket könnyűsúlyú modellek tanításához és optimalizálásához.
• Fejlesszen munkafolyamatokat a pontosságos öntözésre, szit miány detektálásra és környezeti elemzésekhez.

A képzés formája

• Útmutató prezentációk és alkalmazott technikai beszélgetések.
• Kézi gyakorlás valós adatokkal és eszközökkel.
• Alkalmazott labor környezetben történő gyakorlati kísérletezés.

Képzés személyre szabható lehetőségei

• Személyre szabott képzés konkrét mezőgazdasági rendszerekhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.