TinyML Schulungen in Linz

This instructor-led, live training in Linz (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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und KI-Fachleute, die TinyML für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und intelligente Sensoranwendungen implementieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen von TinyML und seine Anwendungen im IoT zu verstehen.
• eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
• ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und einzusetzen.
• Implementierung von vorausschauender Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML.
• Optimierung von TinyML-Modellen für eine effiziente Energie- und Speichernutzung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und KI-Entwickler, die maschinelle Lernmodelle auf Mikrocontrollern mit TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und seine Vorteile für Edge-KI-Anwendungen zu verstehen.
• eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und einsetzen.
• Verwendung von TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung realer TinyML-Anwendungen.
• Optimieren von KI-Modellen im Hinblick auf Leistungseffizienz und Speicherbeschränkungen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Einsteiger-Engineer und Data Scientists, die die Grundlagen der TinyML verstehen möchten, ihre Anwendungen erkunden und AI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen von TinyML und deren Bedeutung zu verstehen.
• leichtgewichtige AI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Machine-Learning-Modelle für geringen Energieverbrauch zu optimieren und abzustimmen.
• TinyML für Anwendungen wie Gestenerkennung, Ausreißerdetektion und Audioverarbeitung in der Realwelt anzuwenden.