Εισαγωγή στο TinyML Κομμάτι εκπαίδευσης

To TinyML είναι η πρακτική της εφαρμογής βελτιστοποιημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης σε κάρτες υπολογιστών με περιορισμένες δυνατότητες.

Αυτή η οδηγία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους τεχνικούς εξειδικευμένους που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να βελτιοποιήσουν και να εφαρμόσουν ολόκληρες TinyML pipelines.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να:

• Συλλέγουν, προεπεξεργάζονται και διαχειρίζονται datasets για εφαρμογές TinyML.
• Εκπαιδεύουν και βελτιοποιούν μοντέλα για υπολογιστικά πλατφόρμες με χαμηλή κατανάλωση.
• Μετατρέπουν τα μοντέλα σε ελαφρικές μορφές που κατάλληλες για edge devices.
• Εφαρμόζουν, δοκιμάζουν και επιβλέπουν TinyML εφαρμογές σε πραγματικά αποδεκτές περιβάλλοντα υλικού.

Μορφή της Κατεύθυνσης

• Διδασκαλία και τεχνική συζήτηση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών.
• Πρακτικές εργαστήριες και δοκιμαστικές εξεργασίες.
• Εφαρμογή χειρονομητώς σε πλατφόρμες με βάση μικροδιαχειριστές.

Επιλογές Προσαρμογής της Κατεύθυνσης

• Για να προσαρμόσετε την εκπαίδευση με συγκεκριμένους toolchains, κάρτες υλικού ή εσωτερικά workflows, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για τη διατύπωση.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή offline), στόχο της έχει τους μεσαιτιακούς μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και τους αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν μοντέλα machine learning σε microcontrollers χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

Ακολουθήσαντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών της TinyML και των πλεονεκτημάτων της για εφαρμογές edge AI.
• Εγκαθιδρύσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης για TinyML projects.
• Διαμόρφωση, τερματοποίηση και εγκατάσταση AI μοντέλων σε low-power microcontrollers.
• Χρήση TensorFlow Lite και Edge Impulse για την εφαρμογή πρακτικών TinyML εφαρμογών.
• Διευκόλυνση AI μοντέλων για αποδοτικότητα ισχύος και περιορισμούς υπολογιστικής μνήμης.

Το TinyML είναι της πρακτικής ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης σε υπολογιστικά περιορισμένες συσκευές.

Αυτή η κατεύθυνση, επίβλεψης εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή όντωρ), απευθύνεται σε προχωρημένους εφαρμογολόγους που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα TinyML μοντέλα για χαμηλά διαθέσιμη χρόνη, αποδοτική σε υπολογιστική μνήμη εφαρμογή σε ενσωματωμένες συσκευές.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν τεχνικές πολλαπλασιασμού, κολλώματος και συμπίεσης για να μειώσουν το μέγεθος των μοντέλων χωρίς να θυσιάζουν ακρίβεια.
• Σύμφωνα σε δείκτες επίδοσης, κατανάλωση μνήμης και αποτελεσματικότητας ενέργειας τα TinyML μοντέλα.
• Εφαρμόζουν βελτιστοποιημένα ανάλογα διαδικασίες συμπερασμάτων σε μικροελαστήρες και εξωτερικές συσκευές.
• Αξιολογούν τους διαδικαστικά παραμέτρους μεταξύ επίδοσης, ακρίβειας και περιορισμών υλικού.

Μορφή του Κουρσού

• Επίβλεψη εκπαιδευτή με συνοδευόμενα τεχνικά δείγματα.
• Πρακτικές βελτιστοποιημένες ασκήσεις και συγκριτικά δοκιμαστικές εξετάσεις.
• Εφαρμογή TinyML διαδικασιών σε χειρόνικο περιβάλλον εργαστηρίου.

Εξατομικευμένες Επιλογές Κουρσού

• Για κατά το δυνατόν πιο εξατομικευμένη κατεύθυνση σε συγκεκριμένες πλατφόρμες υλικού ή εσωτερικά εργασιακά ρεύματα, παρακαλείστε να επικοινωνήσετε μαζί μας για την εξατομικευμένη καθοδήγηση.

Το TinyML είναι μια προσέγγιση για την απόδοση μο델ών μηχανικής μάθησης σε συστήματα χαμηλής εistung και περιορισμένων πόρων, που λειτουργούν στην άκρη του δικτύου.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, που πραγματοποιείται με την καθοδήγηση διδάκτων (online ή on-site), απευθύνεται σε επαφυλαξημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να ασφαλίσουν τα TinyML pipes και να υλοποιήσουν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων σε εφαρμογές edge AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν τα κινδύνους ασφάλειας που είναι μοναδικοί για την TinyML συμπερασματοδότηση σε συσκευές.
• Υλοποιούν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων για εφαρμογές edge AI.
• Καθιστούν ανυπόφορα τα μοντέλα TinyML και τα ενσωματωμένα συστήματα απέναντι σε εχθρικές απειλές.
• Εφαρμένουν καλές πρακτικές για την ασφάλεια συνεχούς χειρισμού δεδομένων.

Μορφή της Εκπαιδευτικής Κατεύθυνσης

• Συμμετέχουσες ομιλίες που υποστηρίζονται από εκπαιδευτικά συζητήματα.
• Πρακτικές εξασκήσεις με τον απευθείας χρόνο σε πραγματικά κύρια επιθέσεις.
• Εφαρμογή με τη χρήση ενσωματωμένης ασφάλειας και εργαλείων TinyML.

Επιλογές Προσαρμόσεων Εκπαίδευσης

• Οι οργανισμοί μπορούν να αιτηθούν εναλλακτική έκδοση της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης για να προσαρμοστεί στα συγκεκριμένα απαιτήματα ασφάλειας και συμμόρφωσης.

TinyML είναι ένα πλαίσιο για την ανάπτυξη μο델ών μηχανικής μάθησης σε μικροελαστικά μικροελεγκτές και ενσωματωμένους πλατφόρμες, τα οποία χρησιμοποιούνται στη ρομποτική και τα αυτόνομα συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (online ή on-site) απευθύνεται σε ειδικούς των υψηλότερων επιπέδων που επιθυμούν να ολοκληρώσουν κάποιες ικανότητες TinyML-based ανίχνευσης και λήψης αποφάσεων σε αυτόνομους ρομπότ, drones και εξυπηρετητικά συστήματα.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν βελτιστοποιημένα μοντέλα TinyML για εφαρμογές ρομποτικής.
• Εφαρμένεται διαδικασίες ανίχνευσης σε πλήρωμα για ρεαλιστικό και αυτόνομο λειτουργικό.
• Ενσωματώνουν TinyML σε υπάρχοντα πλαίσια ελέγχου των ρομπότ.
• Εφαρμένεται και δοκιμάζουν ελαφρά μοντέλα AI σε ενσωματωμένες πλατφόρμες υπολογιστικών.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Τεχνικά διαλέξεις συνδυασμένες με αλληλεπιδραστικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια με εστίαση σε τοπικές ρομβότ.
• Εξασκήσεις που προσομοιάζουν αυθεντικά αυτόνομα ρούτιν.

Επιλογές Προσαρμογής Εκπαίδευσης

• Για ρομποτικά περιβάλλοντα συγκεκριμένων οργανισμών, η προσαρμογή μπορεί να οργανωθεί εφ' αιτήσει.

Αυτή η εκπαιδευτικά καθοδηγούμενη, ζωντανή διαμόρφωση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς embedded, αναπτυξτές IoT και έρευνες AI που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές TinyML για εφαρμογές υποστηριζόμενες από AI σε εξυπηρετημένα με αποδοτική ενέργεια κύκλωμα.

Στο τέλος αυτής της διαμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της TinyML και της edge AI.
• Αποθήκευση μικροβάρων μοντέλων AI σε microcontrollers.
• Εκτίμαση της AI για χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.
• Δύναση της TinyML με πρακτικές εφαρμογές IoT.

TinyML είναι η ολοκλήρωση της μηχανικής μάθησης σε υπολογιστικές συσκευές με χαμηλή δύναμη και περιορισμένους πόρους, όπως φορείσιμες και ιατρικές συσκευές.

Αυτή η διδασκαλία που εξάγεται από τον καθηγητή (online ή in-house) είναι απευθευμένη σε μεσαίου επιπέδου πρακτικούς που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις TinyML για εφαρμογές επίβλεψης και διάγνωσης στην ιατρική.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και διαθέτουν μοντέλα TinyML για επεξεργασία υγειονομικών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
• Συλλέγουν, προεπεξεργάζουν και ερμηνεύουν δεδομένα βιοσενσόρων για παρατηρήσεις οδηγούμενες από την ΤΕ.
• Βελτιώνουν μοντέλα για συσκευές φορείσιμων με χαμηλή δύναμη και περιορισμένη μνήμη.
• Αξιολογούν την κλινική συσχέτιση, αξιοπιστία και ασφάλεια των εξόδων που οδηγούνται από τη TinyML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διδάσκημα που υποστηρίζεται από ζωντανές δείξεις και διαδραστική συζήτηση.
• Πρακτική πράξη με δεδομένα φορείσιμων συσκευών και πλαισία TinyML.
• Ασκήσεις υλοποίησης σε καθοδηγημένο εργαστήριο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση που συμβαδίζει με συγκεκριμένες ιατρικές συσκευές ή κανονιστικά ρεύματα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή του προγράμματος.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές IoT μεσαίου επιπέδου, ενσωματωμένους μηχανικούς και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν το TinyML για προγνωστική συντήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και εφαρμογές έξυπνων αισθητήρων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης TinyML για έργα IoT.
• Ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων ML σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Εφαρμόστε προγνωστική συντήρηση και ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας το TinyML.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα TinyML για αποτελεσματική χρήση ενέργειας και μνήμης.

TinyML είναι ένα προσέγγιση μηχανικής μάθησης που οργανώνεται για μικρά, υπό δυναμικά περιορισμένα συστήματα.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, η οποία πραγματοποιείται με την εγκαθίδρωση του εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε μαθητές που βρίσκονται κάπου από την αρχική ως τη διοικητική επίπεδο και θέλουν να φτιάξουν λειτουργικές εφαρμογές TinyML χρησιμοποιώντας Raspberry Pi, Arduino και παρόμοιους μικροδιαχειριστές.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν δεξιότητες για να:

• Συλλέγουν και προεπεξεργάζονται δεδomenα για έργα TinyML.
• Εκπαιδεύουν και βελτιώνουν μικρές μοντέλα μηχανικής μάθησης για περιβάλλοντα μικροδιαχειριστών.
• Εγκαθιστούν TinyML μοντέλα σε Raspberry Pi, Arduino και σχετικά πλαίσια.
• Αναπτύσσουν ενδιάμεσες υπολογιστικές AI πρωτότυπες.

Μορφή του Κούρσου

• Εκπαιδευτικές παρουσιάσεις και καθοδηγημένες συζητήσεις από εκπαιδευτή.
• Πρακτικά ασκήματα και χειρονομία με πειράματα.
• Δουλειά σε εργασίες live-lab σε πραγματικό υπολογιστικό υλικό.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για εξωτερικά προσαρμογμένη εκπαίδευση σε συμφωνία με το συγκεκριμένο υλικό σας ή κρίσιμό σας περιβάλλον, επικοινωνήστε μαζί μας για τη διατύπωση.

TinyML είναι ένα πλαίσιο για την υποδοχή μοντέλων μηχανικής μάθησης σε καταναλωτικά, ανυδραυγότητας πόρων συστήματα στο εδάφιο.

Αυτή η καθοδήγηση από διδάκτορες, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) σχεδιάζεται για προσώπα μεμεσονίβου επιπέδου, τα οποία θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές TinyML σε λύσεις ηλεκτρονικής γεωργίας που ενισχύουν την αυτομάτωση και τη γεωργική νοηματικότητα.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του προγράμματος, τα μέλη θα αποκτήσουν τη δυνατότητα να:

• Κατασκευάζουν και εφαρμόζουν TinyML μοντέλα για εφαρμογές αντίληψης στη γεωργία.
• Ενσωμάτων την περιθωριακή AI σε ιοτ κόσμους για αυτοματική επίβλεψη φυτών.
• Χρησιμοποιούν εξειδικευμένα εργαλεία για τη μάθηση και βελτιστοποίηση φωσφόρων μοντέλων.
• Αναπτύσσουν ρυθμοί δουλειάς για ακριβή βερνική, ανίχνευση εχθρών και περιβαλλοντική ανάλυση.

Μορφή του Κούρσου

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και εφαρμοσμένη τεχνική συζήτηση.
• Χειρονομία χρήσης πραγματικών δεδομένων και συσκευών.
• Πρακτική πείρα σε υποστηριζόμενες εργαστηριακές περιβάλλοντα.

Ευελιξίες Προσαρμογής του Κούρσου

• Για μεταφράσει εκπαίδευση που συμφωνεί με συγκεκριμένα γεωργικά συστήμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσετε το πρόγραμμα.