TinyML for IoT Applications - Plan Szkolenia

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level AI practitioners, researchers, and developers who wish to master the latest advancements in Edge AI, optimize their AI models for edge deployment, and explore specialized applications across various industries.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explore advanced techniques in Edge AI model development and optimization.
• Implement cutting-edge strategies for deploying AI models on edge devices.
• Utilize specialized tools and frameworks for advanced Edge AI applications.
• Optimize performance and efficiency of Edge AI solutions.
• Explore innovative use cases and emerging trends in Edge AI.
• Address advanced ethical and security considerations in Edge AI deployments.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles of Edge AI and its benefits.
• Set up and configure the edge computing environment.
• Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
• Implement practical AI solutions on edge devices.
• Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
• Address ethical and security considerations in Edge AI applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i przetwarzania brzegowego w celu zwiększenia wydajności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady IoT i edge computing oraz ich rolę w cyfrowej transformacji.
• Zidentyfikować przypadki użycia IoT i Edge Computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżniać architektury przetwarzania brzegowego i chmurowego oraz scenariusze wdrażania.
• Wdrażać rozwiązania edge computing do konserwacji predykcyjnej i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and IT professionals who wish to gain a comprehensive understanding of Edge AI from concept to practical implementation, including setup and deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of Edge AI.
• Set up and configure Edge AI environments.
• Develop, train, and optimize Edge AI models.
• Deploy and manage Edge AI applications.
• Integrate Edge AI with existing systems and workflows.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI implementation.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
• Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
• Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
• Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, system architects, and industry professionals who wish to leverage Edge AI for enhancing IoT applications with intelligent data processing and analytics capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of Edge AI and its application in IoT.
• Set up and configure Edge AI environments for IoT devices.
• Develop and deploy AI models on edge devices for IoT applications.
• Implement real-time data processing and decision-making in IoT systems.
• Integrate Edge AI with various IoT protocols and platforms.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI for IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla menedżerów produktu i programistów, którzy chcą używać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu zwiększenia wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i obniżenia kosztów operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and IT professionals who wish to understand the fundamentals of Edge AI and its introductory applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the basic concepts and architecture of Edge AI.
• Set up and configure Edge AI environments.
• Develop and deploy simple Edge AI applications.
• Identify and understand the use cases and benefits of Edge AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów systemów wbudowanych i programistów AI, którzy chcą wdrożyć modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach przy użyciu TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zalety dla aplikacji brzegowych AI.
• Skonfigurować środowisko programistyczne dla projektów TinyML.
• Trenować, optymalizować i wdrażać modele AI na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wykorzystanie TensorFlow Lite i Edge Impulse do wdrożenia rzeczywistych aplikacji TinyML.
• Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności energetycznej i ograniczeń pamięci.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki pasują do siebie, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

ThingsBoard to platforma IoT typu open source, która oferuje zarządzanie urządzeniami, gromadzenie danych, przetwarzanie i wizualizację dla rozwiązania IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować ThingsBoard ze swoimi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych urządzeń telemetrycznych
• Integracja ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących inżynierów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć podstawy TinyML, zbadać jego zastosowania i wdrożyć modele sztucznej inteligencji na mikrokontrolerach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego znaczenie.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach i urządzeniach brzegowych.
• Optymalizować i dostrajać modele uczenia maszynowego pod kątem niskiego zużycia energii.
• Zastosować TinyML w rzeczywistych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie gestów, wykrywanie anomalii i przetwarzanie dźwięku.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.