TinyML für intelligente Landwirtschaft Schulung

Diese von Trainer:innen geleitete Schulung zu Schweiz vermittelt erfahrenen Fachkräften die Fähigkeiten, vollständige TinyML-Pipelines zu entwerfen, zu optimieren und zu deployen. Die Teilnehmenden lernen, Daten zu sammeln, energieeffiziente Modelle zu trainieren und realitätsnahe Anwendungen in praktischen Labs zu testen.

Dieser live geleitete Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler, die maschinellearbeitende Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontrollern bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Vorteile für Edge-KI-Anwendungen verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einrichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse nutzen, um reale TinyML-Anwendungen zu implementieren.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichereinschränkungen optimieren.

Diese live geleitete Schulung in Schweiz befähigt fortgeschrittene Fachkräfte, TinyML-Modelle für eingebettete Geräte mit begrenzten Ressourcen zu optimieren. Die Teilnehmenden wenden Quantisierung und Pruning an, implementieren latenzarme Inferenz-Pipelines und benchmarken die Leistung anhand der Grenzen von Speicher und Energie.

Diese live geleitete Schulung in Schweiz befähigt erfahrene Fachkräfte, TinyML-Pipelines auf Edge-Geräten abzusichern. Sie lernen, datenschutzschützende Techniken umzusetzen, Modelle gegen adversäre Bedrohungen abzusichern und Best Practices für die sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anzuwenden.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Data Scientists der Einstiegsstufe, die ein fundiertes Verständnis der TinyML-Grundlagen erwerben, Anwendungsmöglichkeiten erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Maschinelle Lernmodelle für einen geringen Energieverbrauch zu optimieren und feinabzustimmen.
• TinyML in konkreten Anwendungen wie Gestenerkennung, Anomalieerkennung und Audiobearbeitung einzusetzen.

Dieser live geleitete Unterricht in Schweiz vermittelt hochqualifizierten Fachleuten, wie sie TinyML in autonome Robotik integrieren. Die Teilnehmer entwerfen optimierte Modelle, implementieren Wahrnehmungspipelines direkt auf dem Gerät und bereiten leichte KI-Modelle auf eingebetteter Hardware für die Echtzeitautonomie bereit.

Dieser von Dozenten geleitete Live-Workshop in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure für eingebettete Systeme auf mittlerem Niveau, IoT-Entwickler sowie KI-Forscher, die TinyML-Techniken zur Implementierung KI-gestützter Anwendungen auf energieeffizienter Hardware erlernen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• 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.

Diese dozentengeführte Live-Schulung in Schweiz behandelt die Implementierung von TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnostik im Gesundheitswesen. Die Teilnehmenden lernen, Modelle für Echtzeit-Gesundheitsdaten zu entwerfen, sie für energieeffiziente Wearables zu optimieren und deren klinische Zuverlässigkeit sicherzustellen. Die Schulung umfasst praktische Laborexperimente.

Diese dozentengeführte, lebende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittleren Kenntnissen in der IoT-Entwicklung, eingebettete Ingenieure und KI-Praktiker, die TinyML für prädiktive Wartung, Anomalieerkennung und Anwendungen mit intelligenten Sensoren implementieren möchten.

Abschliessend können die Teilnehmer:

• die Grundlagen von TinyML und dessen Anwendungen im IoT-Umfeld verstehen.
• eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einrichten.
• ML-Modelle für stromsparende Mikrocontroller entwickeln und bereitstellen.
• prädiktive Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML implementieren.
• TinyML-Modelle für eine effiziente Strom- und Speichernutzung optimieren.