TinyML-modellen optimaliseren voor prestaties en efficiëntie Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die machine learning modellen op microcontrollers willen implementeren met behulp van TensorFlow Lite en Edge Impulse.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van TinyML en de voordelen voor edge AI-toepassingen begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving voor TinyML-projecten instellen.
• AI-modellen trainen, optimaliseren en implementeren op laagvermogen microcontrollers.
• TensorFlow Lite en Edge Impulse gebruiken om praktische TinyML-toepassingen te implementeren.
• AI-modellen optimaliseren voor stroomefficiëntie en geheugenbeperkingen.

TinyML is een benadering om machine learning-modellen te implementeren op energie-efficiënte, middelenbeperkte apparaten die aan de rand van het netwerk werken.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die TinyML-pijplijnen willen beveiligen en privacytechnieken willen implementeren in edge AI-toepassingen.

Aan het einde van deze cursus kunnen de deelnemers:

• Specifieke beveiligingsrisico's identificeren die uniek zijn voor TinyML-inferentie op apparaat.
• Privacy-bevorderende mechanismen implementeren voor edge AI-implementaties.
• TinyML-modellen en ingesloten systemen versterken tegen aanvallen van kwade opzet.
• Best practices toepassen voor veilige dataverwerking in middelenbeperkte omgevingen.

Cursusformaat

• Inspirerende lessen ondersteund door gespecialiseerde discussies.
• Praktische oefeningen die zich richten op realistische bedreigingsscenario's.
• Hands-on implementatie met behulp van ingesloten beveiligings- en TinyML-hulpmiddelen.

Cursusaanpassingsopties

• Organisaties kunnen een aangepaste versie van deze training aanvragen die voldoet aan hun specifieke beveiligings- en nalevingsbehoeften.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende engineers en datawetenschappers die de fundamenten van TinyML willen begrijpen, de toepassingen willen verkennen en AI-modellen willen implementeren op microcontrollers.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De fundamenten van TinyML en de betekenis ervan te begrijpen.
• Lichtgewicht AI-modellen op microcontrollers en edge-apparaten te implementeren.
• Machine learning-modellen te optimaliseren en af te stemmen voor laag energieverbruik.
• TinyML toe te passen op echte toepassingen zoals gebaarherkenning, anomalie-detectie en audioverwerking.

TinyML is een framework voor het implementeren van machine learning-modellen op energie-efficiënte microcontrollers en ingebedde platforms die worden gebruikt in robotica en autonome systemen.

Dit cursus, geleid door een instructeur (online of ter plaatse), is gericht op geavanceerde professionals die TinyML-gebaseerde perceptie- en besluitvormingscapaciteiten willen integreren in autonome robots, drones en slimme besturingssystemen.

Na het volgen van deze cursus kunnen de deelnemers:

• Geoptimaliseerde TinyML-modellen ontwerpen voor robotica-toepassingen.
• Op-apparaat perceptiepijplijnen implementeren voor realtime autonomie.
• TinyML integreren in bestaande robotica-besturingssystemen.
• Lichte AI-modellen deployen en testen op ingebedde hardware-platforms.

Cursusindeling

• Technische colleges gecombineerd met interactieve besprekingen.
• Hands-on labtaken met focus op ingebedde robotica-taken.
• Praktijkopdrachten die realistische autonome werkstromen simuleren.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Voor organisatiespecifieke robotica-omgevingen kan aanpassing worden geregeld op verzoek.

Deze begeleide, live training op Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde embedded engineers, IoT-ontwikkelaars en AI-onderzoekers die TinyML-technieken willen implementeren voor AI-aangedreven toepassingen op energiezuinige hardware.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van TinyML en edge AI te begrijpen.
• Lichtgewichtige AI-modellen op microcontrollers te implementeren.
• AI-inferentie te optimaliseren voor laag energieverbruik.
• TinyML te integreren met echte IoT-toepassingen.

TinyML is de integratie van machine learning in laag-energierende, middelenbeperkte draagbare en medische apparaten.

Deze instructiegeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op tussenliggende praktijkprofessionals die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsmonitoring en diagnostische toepassingen in de gezondheidszorg.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• TinyML-modellen te ontwerpen en implementeren voor real-time verwerkingsopdrachten met gezondheidsgegevens.
• Biocensordata in te winnen, voor te verwerken en te interpreteren voor AI-gerichte inzichten.
• Modellen te optimaliseren voor laag-energierende en geheugenbeperkte draagbare apparaten.
• De klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van TinyML-gerichte uitvoerwaarden te evalueren.

Formaat van de cursus

• Collegedeelen ondersteund door live demonstraties en interactieve discussie.
• Praktijkopdrachten met draagbare apparaatgegevens en TinyML-frameworks.
• Implementatieoefeningen in een begeleid labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor maatwerktraining die aansluit bij specifieke gezondheidsapparaten of regelgevingen, neem contact met ons op om het programma aan te passen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor IoT-ontwikkelaars op intermediate niveau, embedded engineers en AI-practitioners die TinyML willen implementeren voor predictive maintenance, anomaly detection en smart sensor-applicaties.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De basisprincipes van TinyML en de toepassingen ervan in IoT te begrijpen.
• Een TinyML ontwikkelomgeving voor IoT-projecten in te stellen.
• ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren op low-power microcontrollers.
• Voorspellend onderhoud en anomaliedetectie te implementeren met behulp van TinyML.
• TinyML modellen te optimaliseren voor een efficiënt energie- en geheugengebruik.

TinyML is een framework voor het implementeren van machine learning-modellen op energie-efficiënte, resourcebeperkte apparaten in de veld.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professioneel bekwame personen die TinyML-technieken willen toepassen op slimme landbouwoplossingen om automatisering en milieu-informatie te verbeteren.

Na het voltooien van dit programma zullen de deelnemers in staat zijn:

• TinyML-modellen bouwen en implementeren voor landbouwsensortechnieken.
• Edge AI integreren in IoT-ecosystemen voor geautomatiseerde gewasmonitoring.
• Specialiseerde tools gebruiken om lichte modellen te trainen en te optimaliseren.
• Werkstromen ontwikkelen voor precisie-bewatering, plaagdierdetectie en milieu-analyse.

Cursusopzet

• Geleide presentaties en toepasbare technische discussie.
• Handson praktijk met echte datasets en apparaten.
• Praktisch experimenteren in een ondersteunde labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Voor op maat gemaakte training afgestemd op specifieke landbouwsystemen, neem dan contact met ons op om het programma aan te passen.