Bevezetés a TinyML-be Képzés

A TinyML a gépi tanulási modellek optimalizált üzembe helyezését jelenti erőforrás-korlátozott peremhálózati eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakemberek számára készült, akik teljes TinyML folyamatokat szeretnének tervezni, optimalizálni és üzembe helyezni.

A képzés elvégzésével a résztvevők megtanulják, hogyan:

• Gyűjtsenek, készítsenek elő és kezeljenek adathalmazokat TinyML alkalmazásokhoz.
• Tanítsanak és optimalizáljanak modelleket alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• Konvertálják a modelleket peremhálózati eszközökhöz alkalmas könnyű formátumokra.
• Helyezzenek üzembe, teszteljenek és monitorozzanak TinyML alkalmazásokat valós hardverkörnyezetekben.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és technikai megbeszélések.
• Gyakorlati laborok és iteratív kísérletezés.
• Gyakorlati üzembe helyezés mikrovezérlő alapú platformokon.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásához konkrét eszközláncokkal, hardverlapokkal vagy belső munkafolyamatokkal, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei és AI fejlesztők számára készült, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak előnyeit a peremhálózati AI alkalmazásokban.
• Fejlesztői környezet beállítása TinyML projektekhez.
• AI modellek betanítása, optimalizálása és telepítése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkre.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használata valós TinyML alkalmazások megvalósításához.
• AI modellek optimalizálása energiahatékonyság és memóriamegszorítások szempontjából.

A TinyML a gépi tanulási modellek üzembe helyezését jelenti erőforrásokban korlátozott hardvereken.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék optimalizálni TinyML-modelleket alacsony késleltetésű, memóriahatékony üzembe helyezés érdekében beágyazott eszközökön.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Kvantálás, metszés és tömörítési technikák alkalmazása a modell méretének csökkentésére a pontosság rovására nélkül.
• TinyML-modellek teljesítményének mérése késleltetés, memóriafogyasztás és energiahatékonyság szempontjából.
• Optimalizált következtetési folyamatok implementálása mikrokontrollereken és peremhálózati eszközökön.
• Teljesítmény, pontosság és hardverkorlátok közötti kompromisszumok értékelése.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások technikai bemutatókkal kiegészítve.
• Gyakorlati optimalizációs feladatok és összehasonlító teljesítménytesztek.
• TinyML-folyamatok gyakorlati megvalósítása ellenőrzött laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha igényel testreszabott képzést, amely meghatározott hardverplatformokra vagy belső munkafolyamatokra van igazítva, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásáért.

A TinyML egy olyan megközelítés, amely gépi tanulási modellek üzembe helyezését teszi lehetővé alacsony teljesítményű, erőforrás-korlátozott eszközökön, amelyek a hálózat peremén működnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék biztosítani a TinyML folyamatokat és adatvédelmi technikákat implementálni az edge AI alkalmazásokban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az eszközön történő TinyML következtetésekhez kapcsolódó egyedi biztonsági kockázatokat.
• Adatvédelmi mechanizmusokat implementálni az edge AI üzemelő példányokhoz.
• A TinyML modelleket és beágyazott rendszereket ellenséges fenyegetések ellen megerősíteni.
• Az adatkezelés legjobb gyakorlatait alkalmazni korlátozott környezetekben.

A képzés formátuma

• Élvezetes előadások szakértői vitákkal támogatva.
• Gyakorlati feladatok, amelyek a valós fenyegetési helyzetekre összpontosítanak.
• Gyakorlati megvalósítás beágyazott biztonsági és TinyML eszközök használatával.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezetek kérhetnek egy testreszabott verziót a képzésből, amely igazodik saját biztonsági és megfelelőségi igényeikhez.

A TinyML egy keretrendszer, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellek üzembe helyezését alacsony fogyasztású mikrokontrollereken és beágyazott platformokon, amelyeket a robotikában és az autonóm rendszerekben használnak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék integrálni a TinyML alapú érzékelési és döntéshozatali képességeket autonóm robotokba, drónokba és intelligens vezérlőrendszerekbe.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizált TinyML modellek tervezése robotikai alkalmazásokhoz.
• Eszközön belüli érzékelési folyamatok implementálása valós idejű autonómia érdekében.
• A TinyML integrálása meglévő robotvezérlő keretrendszerekbe.
• Könnyűsúlyú AI modellek üzembe helyezése és tesztelése beágyazott hardverplatformokon.

A képzés formátuma

• Technikai előadások interaktív megbeszélésekkel kombinálva.
• Gyakorlati laborok, amelyek a beágyazott robotikai feladatokra fókuszálnak.
• Gyakorlati feladatok, amelyek valóságos autonóm munkafolyamatokat szimulálnak.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Szervezet-specifikus robotikai környezetek esetén a testreszabás kérésre elérhető.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei, IoT fejlesztők és AI kutatók számára készült, akik TinyML technikákat szeretnének alkalmazni mesterséges intelligencia által hajtott alkalmazásokban energiahatékony hardvereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML és a peremhálózati mesterséges intelligencia alapjait.
• Könnyű súlyú AI modellek üzembe helyezése mikrovezérlőkön.
• AI következtetés optimalizálása alacsony energiafogyasztás érdekében.
• A TinyML integrálása valós IoT alkalmazásokkal.

A TinyML a gépi tanulás integrálása alacsony fogyasztású, erőforrásokban korlátozott hordozható és orvosi eszközökbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik TinyML megoldásokat szeretnének implementálni az egészségügyi monitorozás és diagnosztikai alkalmazások területén.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• TinyML modellek tervezése és üzembe helyezése valós idejű egészségügyi adatfeldolgozáshoz.
• Bioszenzor adatok gyűjtése, előfeldolgozása és értelmezése MI-alapú betekintésekhez.
• Modellek optimalizálása alacsony fogyasztású és memóriában korlátozott hordozható eszközökre.
• A TinyML által generált kimenetek klinikai relevanciájának, megbízhatóságának és biztonságának értékelése.

A képzés formátuma

• Előadások élő bemutatókkal és interaktív beszélgetésekkel.
• Gyakorlati feladatok hordozható eszközök adataival és TinyML keretrendszerekkel.
• Implementációs gyakorlatok irányított laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Olyan testreszabott képzésért, amely igazodik konkrét egészségügyi eszközökhöz vagy szabályozási munkafolyamatokhoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű IoT fejlesztők, beágyazott rendszerek mérnökei és AI szakemberek számára készült, akik a TinyML-t szeretnék alkalmazni prediktív karbantartás, anomália detektálás és intelligens érzékelő alkalmazások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak IoT-beli alkalmazásait.
• TinyML fejlesztői környezet beállítása IoT projektekhez.
• Gépi tanulási modellek fejlesztése és üzembe helyezése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• Prediktív karbantartás és anomália detektálás implementálása TinyML segítségével.
• TinyML modellek optimalizálása hatékony energia- és memóriahasználat érdekében.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű tanulóknak szól, akik működő TinyML alkalmazásokat szeretnének építeni Raspberry Pi, Arduino és hasonló mikrokontrollerek használatával.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Adatok gyűjtése és előkészítése TinyML projektekhez.
• Kis gépi tanulási modellek betanítása és optimalizálása mikrokontroller környezetekhez.
• TinyML modellek üzembe helyezése Raspberry Pi, Arduino és kapcsolódó lapokon.
• Végponttól végpontig tartó beágyazott AI prototípusok fejlesztése.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és irányított viták.
• Gyakorlati feladatok és kísérletezés.
• Élő laboratóriumi projektmunka valódi hardveren.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Az Ön konkrét hardveréhez vagy használati esetéhez igazított képzés érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A TinyML egy keretrendszer gépi tanulási modellek üzembe helyezésére alacsony teljesítményű, erőforrás-korlátozott eszközökön a terepen.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakemberek számára készült, akik TinyML technikákat szeretnének alkalmazni okos mezőgazdasági megoldásokban, amelyek fokozzák az automatizálást és a környezeti intelligenciát.

A program elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• TinyML modellek építésére és üzembe helyezésére mezőgazdasági érzékelő alkalmazásokhoz.
• Edge AI integrálására IoT ökoszisztémákba automatizált növényfigyelés céljából.
• Speciális eszközök használatára könnyűsúlyú modellek tanításához és optimalizálásához.
• Munkafolyamatok fejlesztésére precíziós öntözés, kártevőfelismerés és környezeti elemzések számára.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és alkalmazott technikai megbeszélések.
• Gyakorlati feladatok valós adathalmazok és eszközök használatával.
• Gyakorlati kísérletezés támogatott laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igény esetén, amely specifikus mezőgazdasági rendszerekhez igazodik, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.