TinyML Modellak Optimalizálása Teljesítmény és Hatékonyság Érdekében 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.

TinyML is an approach to deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices operating at the network edge.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to secure TinyML pipelines and implement privacy-preserving techniques in edge AI applications.

At the conclusion of this course, participants will be able to:

• Identify security risks unique to on-device TinyML inference.
• Implement privacy-preserving mechanisms for edge AI deployments.
• Harden TinyML models and embedded systems against adversarial threats.
• Apply best practices for secure data handling in constrained environments.

Format of the Course

• Engaging lectures supported by expert-led discussions.
• Practical exercises emphasizing real-world threat scenarios.
• Hands-on implementation using embedded security and TinyML tooling.

Course Customization Options

• Organizations may request a tailored version of this training to align with their specific security and compliance needs.

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.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.