TinyML Schulungen in Linz

Dieses von Dozenten geführte Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Ingenieure, IoT-Entwickler und AI-Forscher, die TinyML-Techniken für AI-gesteuerte Anwendungen auf energieeffizienter Hardware implementieren möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI zu verstehen.
• Leichte AI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• AI-Schlussfolgerungen für geringen Energieverbrauch zu optimieren.
• TinyML mit realen IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML ist ein maschinelles Lernverfahren, das für kleine, ressourcenbeschränkte Geräte optimiert wurde.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Lernende mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die funktionierende TinyML-Anwendungen unter Verwendung von Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erlangen, um:

• Daten für TinyML-Projekte zu sammeln und vorzubereiten.
• Kleine maschinelle Lernmodelle für Mikrocontroller-Umgebungen zu trainieren und zu optimieren.
• TinyML-Modelle auf Raspberry Pi, Arduino und verwandten Platinen bereitzustellen.
• Vollständige eingebettete AI-Prototypen zu entwickeln.

Kursformat

• Trainer-gleitete Präsentationen und geleitete Diskussionen.
• Praktische Übungen und praktisches Experimentieren.
• Live-Lab-Projektarbeit auf echter Hardware.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneidertes Training, das auf Ihre spezifische Hardware oder Anwendung ausgerichtet ist, kontaktieren Sie uns bitte für die Vereinbarung.

TinyML ist die Praxis, optimierte maschinelles Lernen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Bis zum Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer lernen, wie man:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammelt, vorbereitet und verwaltet.
• Modelle für energieeffiziente Mikrocontroller trainiert und optimiert.
• Modelle in leichtgewichtige Formate konvertiert, die für Edge-Geräte geeignet sind.
• TinyML-Anwendungen in realen Hardwareumgebungen bereitstellt, testet und überwacht.

Kursformat

• Dozentengeleitete Vorlesungen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und iterative Experimente.
• Hands-on-Bereitstellung auf plattformbasierten Mikrocontrollern.

Kursanpassungsoptionen

• Um das Training mit spezifischen Toolchains, Hardware-Boards oder internen Abläufen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

TinyML ist ein Ansatz, um maschinelles Lernen auf energieeffizienten, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand einzusetzen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die TinyML-Pipelines sichern und Datenschutzmechanismen in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

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

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die speziell für das TinyML-Inferenz auf Geräten gelten.
• Datenschutzmechanismen für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen feindselige Bedrohungen schützen.
• Best Practices für sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Kursformat

• Unterhaltsame Vorlesungen, die durch Expertendiskussionen ergänzt werden.
• Praktische Übungen mit Fokus auf realistische Bedrohungsszenarien.
• Praktische Implementierung unter Verwendung von eingebetteter Sicherheit und TinyML-Tooling.

Kursanpassungsoptionen

• Organisationen können eine angepasste Version dieses Trainings anfordern, um ihren spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von maschinelles Lernen auf low-power Microcontrollern und eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und in autonomen Systemen verwendet werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die TinyML-basierte Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten in autonome Roboter, Drohnen und intelligente Steuerungssysteme integrieren möchten.

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

• Optimierte TinyML-Modelle für roboterbezogene Anwendungen zu entwerfen.
• Perceptionspipelines auf dem Gerät zur Echtzeitausführung zu implementieren.
• TinyML in bestehende robotersteuernde Frameworks zu integrieren.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen bereitzustellen und zu testen.

Kursformat

• Technische Vorträge in Kombination mit interaktiven Diskussionen.
• Praktische Labs, die sich auf eingebettete Robotikaufgaben konzentrieren.
• Praktische Übungen zur Simulation von realen autonomen Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für organisationsspezifische Robotikumgebungen kann eine Anpassung auf Wunsch arrangiert werden.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von maschinelles Lernen-Modellen auf energieeffizienten, ressourcenbeschränkten Geräten im Feld.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die TinyML-Techniken auf intelligente Landwirtschaftslösungen anwenden möchten, um Automatisierung und Umweltintelligenz zu verbessern.

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

• TinyML-Modelle für landwirtschaftliche Sensing-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.
• Künstliche Intelligenz am Netzrand in IoT-Ökosysteme zur automatisierten Überwachung von Anbaumitteln zu integrieren.
• Spezialisierte Tools zum Trainieren und Optimieren leichtgewichtiger Modelle zu verwenden.
• Arbeitsabläufe für präzise Bewässerung, Schädlingserkennung und Umweltanalyse zu entwickeln.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

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

TinyML ist die Integration von maschinellem Lernen in batteriebetriebene, ressourcenbeschränkte tragbare und medizinische Geräte.

Dieses von einem Dozenten geführte, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnostik in der Gesundheitsversorgung implementieren möchten.

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

• TinyML-Modelle für die Echtzeit-Bearbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biometersordatensätze zur Gewinnung von AI-getriebenen Erkenntnissen zu sammeln, vorzubereiten und auszuwerten.
• Modelle für batteriebetriebene und speicherbeschränkte tragbare Geräte zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-getriebenen Ausgaben zu bewerten.

Kursformat

• Vorlesungen, die durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen unterstützt werden.
• Praktische Übungen mit Daten von tragbaren Geräten und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsaufgaben in einer geführten Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für angepasstes Training, das auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Abläufe abgestimmt ist, wenden Sie sich bitte an uns zur Anpassung des Programms.

TinyML ist die Praxis, maschinelles Lernen auf Hardware mit stark eingeschränkten Ressourcen zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Modelle für eine schnelle Reaktionszeit und den effizienten Einsatz im Arbeitsspeicher auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

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

• Quantisierung, Pruning und Komprimierungsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz zu benchmarken.
• Optimierte Inferenzpipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten umzusetzen.
• Handfeste Kompromisse zwischen Leistung, Genauigkeit und Hardwarebeschränkungen zu bewerten.

Kursformat

• Von einem Dozenten geführte Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Optimierungsaufgaben und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Labumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneidertes Training, das spezifischen Hardwareplattformen oder internen Abläufen angepasst ist, kontaktieren Sie uns zur Anpassung des Programms.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und AI-Entwickler, die Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontroller bereitstellen möchten.

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

• Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für edge AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• AI-Modelle auf energieeffiziente Mikrocontroller trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung von realen TinyML-Anwendungen nutzen.
• AI-Modelle für Energieeffizienz und Speicherbeschränkungen optimieren.

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.