TinyML IoT alkalmazásokhoz 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) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) termékmenedzserek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék az Edge Computingot használni az adatkezelés decentralizálására a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge Computing alapvető fogalmait és előnyeit.
• Azonosítani azokat a használati eseteket és példákat, ahol az Edge Computing alkalmazható.
• Tervezni és építeni Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

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.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megismerhetik az NB-IoT (más néven LTE Cat NB1) különböző aspektusait, miközben kifejlesztenek és üzembe helyeznek egy NB-IoT alapú mintaalkalmazást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az NB-IoT különböző összetevőit és megérteni, hogyan illeszkednek egymáshoz egy ökoszisztéma kialakításához.
• Megérteni és elmagyarázni az NB-IoT eszközökbe épített biztonsági funkciókat.
• Kifejleszteni egy egyszerű alkalmazást az NB-IoT eszközök nyomon követésére.

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 ThingsBoard egy nyílt forráskódú IoT platform, amely eszközkezelést, adatgyűjtést, feldolgozást és vizualizációt kínál IoT megoldásaihoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatják a ThingsBoard-ot IoT megoldásaikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A ThingsBoard telepítésére és konfigurálására
• Megérteni a ThingsBoard funkcióinak és architektúrájának alapjait
• IoT alkalmazások készítésére a ThingsBoard segítségével
• A ThingsBoard integrálására Kafka-val a telemetriás eszközadatok útválasztásához
• A ThingsBoard integrálására Apache Spark-kal több eszköz adatainak aggregálásához

Célközönség

• Szoftvermérnökök
• Hardvermérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű mérnökök és adattudósok számára készült, akik meg szeretnék érteni a TinyML alapjait, felderíteni annak alkalmazásait, és AI modelleket szeretnének üzembe helyezni mikrovezérlőkön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és jelentőségét.
• Könnyű súlyú AI modelleket üzembe helyezni mikrovezérlőkön és peremhálózati eszközökön.
• Optimalizálni és finomhangolni a gépi tanulási modelleket alacsony energiafogyasztás érdekében.
• A TinyML-t valós alkalmazásokban használni, például gesztusfelismerés, anomáliadetekció és hangfeldolgozás területén.

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.

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.