Einführung in TinyML Schulung

TinyML bezeichnet die Bereitstellung optimierter Machine-Learning-Modelle auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten.

Dieses von Dozenten durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fortgeschrittene, die komplette TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Die Teilnehmenden werden am Ende dieses Trainings gelernt haben, wie sie:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammeln, aufbereiten und verwalten.
• Modelle für stromsparende Mikrocontroller trainieren und optimieren.
• Modelle in leichte Formate umwandeln, die sich für Edge-Geräte eignen.
• TinyML-Anwendungen auf echter Hardware bereitstellen, testen und überwachen.

Kursformat

• Dozentengeführte Vorlesungen und technische Diskussionen.
• Praktische Laboreinheiten und iterative Experimente.
• Praxisnahe Bereitstellung auf Mikrocontroller-basierten Plattformen.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um das Training an spezifische Toolchains, Hardwareboards oder interne Arbeitsabläufe anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine Vereinbarung.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Systemingenieure und KI-Entwickler, die maschinelles Lernen-Modelle auf Mikrocontrollern mit TensorFlow Lite und Edge Impulse bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für Edge-KI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung praxisnaher TinyML-Anwendungen zu nutzen.
• KI-Modelle für Energieeffizienz und Speichereinschränkungen zu optimieren.

TinyML bezeichnet das Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen auf stark ressourcenbeschränkter Hardware.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Modelle für eine Deployment mit geringer Latenz und speichereffizient auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Quantisierung, Pruning-Verfahren und Kompressionstechniken anwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz benchmarken.
• optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit und hardwarebedingten Einschränkungen bewerten.

Format des Kurses

• Instruktionsgeleitete Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Optimierungsübungen und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische Hardwareplattformen oder interne Arbeitsabläufe abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.

TinyML ist ein Ansatz zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand.

Diese live stattfindende, dozentengestützte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die TinyML-Pipelines sichern und datenschutzfreundliche Techniken in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die für die On-Device-Inferenz mit TinyML spezifisch sind.
• Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen gegnerische Bedrohungen härten (harden).
• Best Practices für die sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Form des Kurses

• Fesselnde Vorträge, ergänzt durch Expertendiskussionen.
• Praktische Übungen mit Schwerpunkt auf realen Bedrohungsszenarien.
• Hands-on-Implementierung unter Verwendung von eingebetteten Sicherheitslösungen und TinyML-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anfordern, um sie an ihre spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anzupassen.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden Mikrocontrollern und eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und bei autonomen Systemen eingesetzt werden.

Dieses instructor-led Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten auf Basis von TinyML in autonome Roboter, Drohnen und intelligente Steuerungssysteme integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Optimierte TinyML-Modelle für Robotik-Anwendungen zu entwerfen.
• Perceptions-Pipelines auf dem Gerät für Echtzeit-Autonomie zu implementieren.
• TinyML in bestehende Roboter-Steuerungsframeworks zu integrieren.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen bereitzustellen und zu testen.

Kursformat

• Technische Vorträge in Kombination mit interaktiven Diskussionen.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Fokus auf eingebettete Robotik-Aufgaben.
• Praktische Übungen, die reale autonome Workflows simulieren.

Individualisierungsmöglichkeiten des Kurses

• Für organisations spezifische Robotik-Umgebungen kann auf Anfrage eine Anpassung vorgenommen werden.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Embedded-Entwickler auf mittlerem Niveau, IoT-Entwickler und KI-Forschende, die TinyML-Techniken für KI-gestützte Anwendungen auf energieeffizienter Hardware implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge-KI zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• KI-Inferenz für einen geringen Stromverbrauch zu optimieren.
• TinyML in praxisnahe IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energieeffiziente Wearables und medizinische Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Dieses instructor-led, live geschultes Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktikerinnen und Praktiker auf mittlerem Niveau, die TinyML-Lösungen für Gesundheitsüberwachung und Diagnoseanwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biosensordaten zu sammeln, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Erkenntnisse auszuwerten.
• Modelle für energieeffiziente Wearables mit begrenztem Arbeitsspeicher zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-generierten Ergebnissen zu bewerten.

Format des Kurses

• Vorlesungen, unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praxisübungen mit Daten tragbarer Geräte und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsübungen in einer angeleiteten Labsumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Arbeitsabläufe abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte zur Anpassung des Programms.

Diese Dozentengesteuerte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und AI-Praktiker auf mittlerem Niveau, die TinyML für prädiktive Wartung, Anomalieerkennung und Smart-Sensor-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Anwendungen im IoT zu verstehen.
• Eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
• ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und bereitzustellen.
• Prädiktive Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML zu implementieren.
• TinyML-Modelle für eine effiziente Strom- und Speichernutzung zu optimieren.

TinyML ist ein maschineller Lernansatz, der für kleine, ressourcenbeschränkte Geräte optimiert ist.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Anfänger- bis fortgeschrittenen Stufe, die funktionierende TinyML-Anwendungen mit Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Erfassen und Vorbereiten von Daten für TinyML-Projekte.
• Trainieren und Optimieren kleiner maschineller Lernmodelle für Mikrocontroller-Umgebungen.
• Bereitstellen von TinyML-Modellen auf Raspberry Pi, Arduino und verwandten Boards.
• Entwickeln durchgängiger Embedded-AI-Prototypen.

Kursformat

• Instruktionsgeleitete Präsentationen und geführte Diskussionen.
• Praktische Übungen und praktische Experimente.
• Praxisprojekte im Live-Labor mit echter Hardware.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die an Ihre spezifische Hardware oder Ihren Anwendungsfall angepasst sind, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, ressourcenbeschränkten Geräten im Einsatz.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungslevel, die TinyML-Techniken auf intelligente Landwirtschaftslösungen anwenden möchten, um Automatisierung und ökologische Intelligenz zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Programms können die Teilnehmenden:

• TinyML-Modelle für landwirtschaftliche Sensoranwendungen erstellen und bereitstellen.
• Edge AI in IoT-Ökosysteme integrieren, um die automatische Ernteüberwachung zu unterstützen.
• Spezialisierte Tools nutzen, um leichte Modelle zu trainieren und zu optimieren.
• Workflows für präzise Bewässerung, Schädlingsdetektion und Umweltanalysen entwickeln.

Kursformat

• Angeleitete Präsentationen und angewandte technische Diskussionen.
• Praktische Übungen mit realen Datensätzen und Geräten.
• Praxisversuche in einer unterstützten Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische landwirtschaftliche Systeme abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.