Online or onsite, instructor-led live TinyML training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use machine learning on ultra-low-power devices to enable AI-driven applications in resource-constrained environments.
TinyML training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live TinyML training can be carried out locally on customer premises in Trójmiasto or in NobleProg corporate training centers in Trójmiasto.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
This instructor-led, live training in Trójmiasto (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów IoT, inżynierów wbudowanych i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML do konserwacji predykcyjnej, wykrywania anomalii i aplikacji inteligentnych czujników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
Rozwijać i wdrażać modele ML na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
Wdrożenie konserwacji predykcyjnej i wykrywania anomalii przy użyciu TinyML.
Optymalizacja modeli TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (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.