TinyML for IoT Applications Training Cursus

Deze 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.

Deze 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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor IT-professionals en bedrijfsmanagers van gemiddeld niveau die het potentieel van IoT en edge computing willen begrijpen voor het mogelijk maken van efficiëntie, realtime verwerking en innovatie in verschillende industrieën.

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

• Begrijp de principes van IoT en edge computing en hun rol in digitale transformatie.
• Identificeer gebruiksscenario's voor IoT en edge computing in de productie-, logistiek- en energiesector.
• Maak onderscheid tussen edge- en cloud computing-architecturen en implementatiescenario's.
• Implementeer edge computing-oplossingen voor voorspellend onderhoud en real-time besluitvorming.

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor productmanagers en ontwikkelaars die Edge Computing willen gebruiken om gegevensbeheer te decentraliseren voor snellere prestaties, gebruikmakend van slimme apparaten die zich op het bronnetwerk bevinden.

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

• Begrijp de basisconcepten en voordelen van Edge Computing.
• Identificeer de gebruiksscenario's en voorbeelden waar Edge Computing kan worden toegepast.
• Ontwerp en bouw Edge Computing oplossingen voor snellere gegevensverwerking en lagere operationele kosten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen toepassen Federated Learning om IoT- en edge computing-oplossingen te optimaliseren.

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

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in IoT en edge computing.
• Implementeer Federated Learning-modellen op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
• Verminder latentie en verbeter real-time besluitvorming in edge computing-omgevingen.
• Pak uitdagingen aan met betrekking tot gegevensprivacy en netwerkbeperkingen in IoT-systemen.

Deze 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.

Deze 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.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland, leren deelnemers over de verschillende aspecten van NB-IoT (ook bekend als LTE Cat NB1) terwijl ze een op voorbeeld NB-IoT gebaseerde applicatie ontwikkelen en implementeren.

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

• Identificeer de verschillende componenten van NB-IoT en hoe ze in elkaar passen om een ecosysteem te vormen.
• Begrijp en leg de beveiligingsfuncties uit die in NB-IoT apparaten zijn ingebouwd.
• Ontwikkel een eenvoudige applicatie om NB-IoT apparaten te volgen.

ThingsBoard is een open source IoT-platform dat apparaatbeheer, gegevensverzameling, -verwerking en -visualisatie biedt voor uw IoT-oplossing.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze ThingsBoard kunnen integreren in hun IoT-oplossingen.

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

• Installeren en configureren ThingsBoard
• Begrijp de basisprincipes van ThingsBoard functies en architectuur
• IoT-toepassingen bouwen met ThingsBoard
• Integreer ThingsBoard met Kafka voor telemetrie van apparaatgegevensroutering
• Integreer ThingsBoard met Apache Spark voor gegevensaggregatie van meerdere apparaten

Audiëntie

• Software-ingenieurs
• Hardware ingenieurs
• Ontwikkelaars

Opzet van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze 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.

This instructor-led, live training in Nederland (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.