TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Cursus
TinyML is revolutionizing AI by enabling ultra-low-power machine learning on microcontrollers and resource-constrained edge devices.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Cursusaanbod
Introduction to TinyML
- What is TinyML?
- Why run AI on microcontrollers?
- Challenges and benefits of TinyML
Setting Up the TinyML Development Environment
- Overview of TinyML toolchains
- Installing TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Working with Arduino IDE and Edge Impulse
Building and Deploying TinyML Models
- Training AI models for TinyML
- Converting and compressing AI models for microcontrollers
- Deploying models on low-power hardware
Optimizing TinyML for Energy Efficiency
- Quantization techniques for model compression
- Latency and power consumption considerations
- Balancing performance and energy efficiency
Real-Time Inference on Microcontrollers
- Processing sensor data with TinyML
- Running AI models on Arduino, STM32, and Raspberry Pi Pico
- Optimizing inference for real-time applications
Integrating TinyML with IoT and Edge Applications
- Connecting TinyML with IoT devices
- Wireless communication and data transmission
- Deploying AI-powered IoT solutions
Real-World Applications and Future Trends
- Use cases in healthcare, agriculture, and industrial monitoring
- The future of ultra-low-power AI
- Next steps in TinyML research and deployment
Summary and Next Steps
Vereisten
- An understanding of embedded systems and microcontrollers
- Experience with AI or machine learning fundamentals
- Basic knowledge of C, C++, or Python programming
Audience
- Embedded engineers
- IoT developers
- AI researchers
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €6840 online delivery, based on a group of 2 delegates, €2160 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Cursus - Enquiry
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced Edge AI Techniques
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-beoefenaars, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Edge AI onder de knie willen krijgen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie en gespecialiseerde toepassingen in verschillende industrieën willen verkennen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Ontdek geavanceerde technieken op het gebied van de ontwikkeling en optimalisatie van Edge AI-modellen.
- Implementeer geavanceerde strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
- Gebruik gespecialiseerde tools en frameworks voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
- Optimaliseer de prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen.
- Ontdek innovatieve gebruiksscenario's en opkomende trends op het gebied van Edge AI.
- Pak geavanceerde ethische en beveiligingsoverwegingen aan bij Edge AI-implementaties.
Building AI Solutions on the Edge
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen die praktische vaardigheden willen opdoen bij het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van Edge AI en de voordelen ervan.
- Instellen en configureren van de edge computing-omgeving.
- Ontwikkel, train en optimaliseer AI-modellen voor edge-implementatie.
- Implementeer praktische AI-oplossingen op edge-apparaten.
- Evalueer en verbeter de prestaties van modellen die aan de rand zijn geïmplementeerd.
- Pak ethische en beveiligingsoverwegingen aan in Edge AI-toepassingen.
Edge AI in Autonomous Systems
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs op gemiddeld niveau, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve autonome systeemoplossingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen voor real-time verwerking op edge-apparaten.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in autonome voertuigen, drones en robotica.
- Ontwerp en optimaliseer besturingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen bij autonome AI-toepassingen aanpakken.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief installatie en implementatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de fundamentele concepten van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel, train en optimaliseer Edge AI-modellen.
- Implementeer en beheer Edge AI-toepassingen.
- Integreer Edge AI met bestaande systemen en workflows.
- Behandel ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI.
Edge AI for Healthcare
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
- Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.
Edge AI in Industrial Automation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor industrieel ingenieurs van gemiddeld niveau, productieprofessionals en AI-ontwikkelaars die Edge AI-oplossingen in industriële automatisering willen implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol van Edge AI in industriële automatisering.
- Implementeer oplossingen voor voorspellend onderhoud met behulp van Edge AI.
- Pas AI-technieken toe voor kwaliteitscontrole in productieprocessen.
- Optimaliseer industriële processen met behulp van Edge AI.
- Implementeer en beheer Edge AI-oplossingen in industriële omgevingen.
Edge AI for IoT Applications
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
- Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
- Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
- Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
- Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.
Edge AI for Smart Cities
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor stedenbouwkundigen van gemiddeld niveau, civiel ingenieurs en projectmanagers voor slimme steden die Edge AI willen gebruiken voor slimme stadsinitiatieven.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol van Edge AI in smart city-infrastructuren.
- Implementeer Edge AI-oplossingen voor verkeersbeheer en -bewaking.
- Optimaliseer stedelijke hulpbronnen met behulp van Edge AI-technologieën.
- Integreer Edge AI met bestaande smart city-systemen.
- Pak ethische en regelgevende overwegingen aan bij de implementatie van slimme steden.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, datawetenschappers en AI-beoefenaars die gebruik willen maken van TensorFlow Lite voor Edge AI-toepassingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI.
- Ontwikkel en optimaliseer AI-modellen met behulp van TensorFlow Lite.
- Implementeer TensorFlow Lite-modellen op verschillende edge-apparaten.
- Gebruik tools en technieken voor modelconversie en -optimalisatie.
- Implementeer praktische Edge AI-toepassingen met behulp van TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en de inleidende toepassingen ervan willen begrijpen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisconcepten en architectuur van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel en implementeer eenvoudige Edge AI-toepassingen.
- Identificeer en begrijp de gebruiksscenario's en voordelen van Edge AI.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 UrenDeze instructor-led, live training in Nederland (online of onsite) is gericht op embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediate niveau die machine learning-modellen willen implementeren op microcontrollers met behulp van TensorFlow Lite en Edge Impulse.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van TinyML en de voordelen ervan voor edge AI-toepassingen te begrijpen.
- Een ontwikkelomgeving in te stellen voor TinyML projecten.
- AI-modellen te trainen, optimaliseren en implementeren op energiezuinige microcontrollers.
- TensorFlow Lite en Edge Impulse te gebruiken om real-world TinyML toepassingen te implementeren.
- AI-modellen te optimaliseren op het gebied van energie-efficiëntie en geheugenbeperkingen.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars op gemiddeld niveau, machine learning-ingenieurs en systeemarchitecten die AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Krijg inzicht in de uitdagingen en vereisten van het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
- Pas modelcompressietechnieken toe om de grootte en complexiteit van AI-modellen te verminderen.
- Gebruik kwantiseringsmethoden om de modelefficiëntie op edge-hardware te verbeteren.
- Implementeer snoei- en andere optimalisatietechnieken om de prestaties van het model te verbeteren.
- Implementeer geoptimaliseerde AI-modellen op verschillende edge-apparaten.
Security and Privacy in Edge AI
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals op gemiddeld niveau, systeembeheerders en onderzoekers op het gebied van AI-ethiek die Edge AI-oplossingen willen beveiligen en ethisch willen inzetten.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Krijg inzicht in de beveiligings- en privacy-uitdagingen in Edge AI.
- Implementeer best practices voor het beveiligen van edge-apparaten en -gegevens.
- Ontwikkel strategieën om beveiligingsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
- Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van de regelgeving.
- Voer beveiligingsbeoordelingen en -audits uit voor Edge AI-toepassingen.
Introduction to TinyML
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor engineers en datawetenschappers op beginnersniveau die de TinyML basisprincipes willen begrijpen, de toepassingen willen verkennen en AI-modellen op microcontrollers willen implementeren.
Aan het einde van deze training moeten de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van TinyML en de betekenis ervan te begrijpen.
- Lichtgewicht AI-modellen te implementeren op microcontrollers en edge-apparaten.
- Machine learning-modellen te optimaliseren en fijn te tunen voor een laag energieverbruik.
- TinyML toe te passen voor real-world toepassingen zoals gebaarherkenning, anomaliedetectie en audiobewerking.
TinyML for IoT Applications
21 UrenDeze 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.