TinyML Raspberry Pi-vel és Arduino-val Képzés

Ez az oktató által vezetett képzés Magyarország területén a haladó szakembereket olyan készségekkel vértezi fel, amelyekkel teljes TinyML-folyamatokat tervezhetnek, optimalizálhatnak és telepíthetnek. A résztvevők megtanulják az adatgyűjtést, az alacsony fogyasztású modellek tanítását és a valós alkalmazások tesztelését gyakorlati laborok segítségével.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország helyszínen haladó szintű szakembereket készít fel a TinyML modellek erőforrás-korlátozott beágyazott eszközökre történő optimalizálására. A résztvevők kvantálást és metszést alkalmaznak, alacsony késleltetésű következtetési folyamatokat valósítanak meg, és a teljesítményt a memória- és energiakorlátokhoz viszonyítva mérik.

Ez az oktató által vezetett képzés Magyarország keretében felkészíti a haladó szintű szakembereket a TinyML-folyamatok biztonságossá tételére az edge-eszközökön. Megtanulja, hogyan vezessen be adatvédelmet megőrző technikákat, erősítse meg a modelleket a támadásokkal szemben, és alkalmazza a biztonságos adatkezelés legjobb gyakorlatait korlátozott erőforrású környezetekben.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország haladó szintű szakembereknek mutatja be, hogyan integrálható a TinyML az öntudatos robotikába. A résztvevők optimalizált modelleket terveznek, eszközön belüli érzékelési csatornákat implementálnak, valamint beágyazott hardveren telepítenek könnyű mesterséges intelligenciát a valós idejű autonómia érdekében.

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.

Ez az oktató által vezetett élő képzés itt: Magyarország a TinyML-megoldások egészségügyi monitorozásban és diagnosztikában való megvalósítását tárgyalja. A résztvevők megtanulják, hogyan tervezzenek modelleket valós idejű egészségügyi adatokhoz, optimalizáljanak alacsony fogyasztású viselhető eszközökre, és biztosítsák a klinikai megbízhatóságot. Gyakorlati laboratóriumi feladatokat is tartalmaz.

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.

Ez az Magyarország témájú, 21 órás oktató vezette kurzus képesíti a középhaladó szakembereket a TinyML okos mezőgazdaságra való kidolgozására. Megtanulják a könnyűsúlyú modellek építését, az edge AI és IoT integrálását, valamint a precíz öntözés és a kártevő-detektálás optimalizálását gyakorlati laboratóriumi környezetben.