TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Träningskurs
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.
Kursplan
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
Krav
- 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
Open Training Courses require 5+ participants.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Träningskurs - Booking
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Träningskurs - Enquiry
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till telekomproffs på mellannivå, AI-ingenjörer och IoT-specialister som vill utforska hur 5G nätverk accelererar Edge AI applikationer.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i 5G teknik och dess påverkan på Edge AI.
- Distribuera AI-modeller som är optimerade för låg latensapplikationer i 5G miljöer.
- Implementera system för realtidsbeslutande med Edge AI och 5G anslutning.
- Optimera AI-arbetsbelastningar för effektiv prestanda på edge-enheter.
Advanced Edge AI Techniques
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utövare, forskare och utvecklare på avancerad nivå som vill behärska de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för edge-distribution och utforska specialiserade applikationer inom olika branscher.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av AI-modeller för gränsenheter.
- Implementera banbrytande strategier för att distribuera AI-modeller på gränsenheter.
- Använd specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-applikationer.
- Optimera prestanda och effektivitet för Edge AI-lösningar.
- Utforska innovativa användningsfall och nya trender inom Edge AI.
- Hantera avancerade etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-distributioner.
Building AI Solutions on the Edge
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och teknikentusiaster som vill få praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på edge-enheter för olika applikationer.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
- Konfigurera databehandlingsmiljön på gränsenheter.
- Utveckla, träna och optimera AI-modeller för gränsdistribution.
- Implementera praktiska AI-lösningar på gränsenheter.
- Utvärdera och förbättra prestanda för gränsdistribuerade modeller.
- Ta itu med etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-program.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på avancerad nivå, AI-ingenjörer och IoT-utvecklare som vill implementera robusta säkerhetsåtgärder och motståndskraftstrategier för Edge AI system.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå säkerhetsrisker och sårbarheter i Edge AI-distributioner.
- Implementera krypterings- och autentiseringstekniker för dataskydd.
- Utforma motståndskraftiga Edge AI-arkitekturer som kan motstå cyberhot.
- Tillämpa säkra strategier för implementering av AI-modeller i gränsmiljöer.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till agritech-professionella på nybörjar- till intervjunnivå, IoT-specialister och AI-ingenjörer som vill utveckla och distribuera Edge AI lösningar för smart jordbruk.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen som Edge AI i precisionsjordbruket.
- Implementera AI-drivna system för övervakning av grödor och boskap.
- Utveckla automatiserade bevattnings- och miljösensorluftslösningar.
- Optimera jordbruksverksamheten med hjälp av realtidsanalys av Edge AI.
Edge AI in Autonomous Systems
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotingenjörer på mellannivå, utvecklare av autonoma fordon och AI-forskare som vill utnyttja Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
- Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på gränsenheter.
- Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, drönare och robotik.
- Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
- Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i autonoma AI-tillämpningar.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och IT-proffs på mellannivå som vill få en omfattande förståelse för Edge AI från koncept till praktisk implementering, inklusive installation och distribution.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de grundläggande begreppen för Edge AI.
- Konfigurera Edge AI-miljöer.
- Utveckla, träna och optimera Edge AI-modeller.
- Distribuera och hantera Edge AI-program.
- Integrera Edge AI med befintliga system och arbetsflöden.
- Ta itu med etiska överväganden och bästa praxis vid implementering av AI på gränsenheter.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 timmarDenna instruktörledda, virtuella utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datorvisionsingenjörer, AI-utvecklare och IoT-proffs på medelnivå till avancerad nivå som vill implementera och optimera datorvisionsmodeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpningar inom datorseende.
- Deploya optimerade djupa inlärningsmodeller på edge-enheter för realtidsanalys av bilder och video.
- Använda ramverk som TensorFlow Lite, OpenVINO och NVIDIA Jetson SDK för modellutplacering.
- Optimera AI-modeller för prestanda, energieffektivitet och inferens med låg latens.
Edge AI for Financial Services
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till finansproffs på mellannivå, fintech-utvecklare och AI-specialister som vill implementera Edge AI-lösningar inom finansiella tjänster.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för Edge AI inom finansiella tjänster.
- Implementera system för identifiering av bedrägerier med hjälp av Edge AI.
- Förbättra kundservicen genom AI-drivna lösningar.
- Använd Edge AI för riskhantering och beslutsfattande.
- Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i finansiella miljöer.
Edge AI for Healthcare
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på mellannivå, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvården.
- Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för hälso- och sjukvårdsprogram.
- Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostikverktyg.
- Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
- Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i AI-tillämpningar för hälso- och sjukvård.
Edge AI in Industrial Automation
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till industriingenjörer på mellannivå, tillverkningsproffs och AI-utvecklare som vill implementera Edge AI-lösningar inom industriell automation.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för Edge AI i industriell automation.
- Implementera lösningar för förutsägande underhåll med hjälp av Edge AI.
- Tillämpa AI-tekniker för kvalitetskontroll i tillverkningsprocesser.
- Optimera industriella processer med hjälp av Edge AI.
- Distribuera och hantera Edge AI-lösningar i industriella miljöer.
Edge AI for IoT Applications
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschfolk som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligenta databehandlings- och analysfunktioner.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning i IoT.
- Konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
- Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för IoT-program.
- Implementera databehandling och beslutsfattande i realtid i IoT-system.
- Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
- Ta itu med etiska överväganden och metodtips i Edge AI för IoT.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 timmarDenna instruktörsledda, digitala utbildning i Sverige vänder sig till ingenjörer med system kunnig och AI-utvecklare på mellannivå som vill deploya maskininlärningsmodeller på mikrokontroller med hjälp av TensorFlow Lite och Edge Impulse.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i TinyML och dess fördelar för edge AI-applikationer.
- Ställa in en utvecklingsmiljö för TinyML-projekt.
- Träna, optimera och distribuera AI-modeller på lågenergimikrokontroller.
- Use TensorFlow Lite och Edge Impulse för att implementera verkliga TinyML-applikationer.
- Optimera AI-modeller för energieffektivitet och minnesbegränsningar.
Introduction to TinyML
14 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och datavetare på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i TinyML, utforska dess tillämpningar och distribuera AI-modeller på mikrokontroller.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i TinyML och dess betydelse.
- Distribuera lätta AI-modeller på mikrokontrollers och edge-enheter.
- Optimera och finjustera maskininlärningsmodeller för låg energiförbrukning.
- Tillämpa TinyML för verkliga tillämpningar som gestigenkänning, avvikelseigenkänning och ljudbehandling.
TinyML for IoT Applications
21 timmarDenna instruktörledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på mellanliggande nivå, inbäddade ingenjörer och AI-utövare som vill implementera TinyML för förutsägelseunderhåll, avvikelsetidning och smarta sensortillämpningar.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i TinyML och dess tillämpningar inom IoT.
- Ställa in en TinyML utvecklingsmiljö för IoT-projekt.
- Utveckla och distribuera ML-modeller på energisnåla mikrokontroller.
- Implementera förutsägelseunderhåll och avvikelsetidning med hjälp av TinyML.
- Optimera TinyML modeller för effektiv kraft- och minnesanvändning.