TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course
TinyML is revolutionizing AI by enabling ultra-low-power machine learning on microcontrollers and resource-constrained edge devices.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Course Outline
Introduction to TinyML
- What is TinyML?
- Why run AI on microcontrollers?
- Challenges and benefits of TinyML
Setting Up the TinyML Development Environment
- Overview of TinyML toolchains
- Installing TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Working with Arduino IDE and Edge Impulse
Building and Deploying TinyML Models
- Training AI models for TinyML
- Converting and compressing AI models for microcontrollers
- Deploying models on low-power hardware
Optimizing TinyML for Energy Efficiency
- Quantization techniques for model compression
- Latency and power consumption considerations
- Balancing performance and energy efficiency
Real-Time Inference on Microcontrollers
- Processing sensor data with TinyML
- Running AI models on Arduino, STM32, and Raspberry Pi Pico
- Optimizing inference for real-time applications
Integrating TinyML with IoT and Edge Applications
- Connecting TinyML with IoT devices
- Wireless communication and data transmission
- Deploying AI-powered IoT solutions
Real-World Applications and Future Trends
- Use cases in healthcare, agriculture, and industrial monitoring
- The future of ultra-low-power AI
- Next steps in TinyML research and deployment
Summary and Next Steps
Requirements
- An understanding of embedded systems and microcontrollers
- Experience with AI or machine learning fundamentals
- Basic knowledge of C, C++, or Python programming
Audience
- Embedded engineers
- IoT developers
- AI researchers
Open Training Courses require 5+ participants.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course - Booking
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course - Enquiry
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Related Courses
Advanced Edge AI Techniques
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους για ανάπτυξη αιχμής και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Εξερευνήστε προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
- Εφαρμόστε στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
- Χρησιμοποιήστε εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
- Βελτιστοποιήστε την απόδοση και την αποδοτικότητα των λύσεων Edge AI.
- Εξερευνήστε καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
- Αντιμετωπίστε προηγμένα ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις αναπτύξεις Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής για διάφορες εφαρμογές.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
- Ρυθμίστε και διαμορφώστε το περιβάλλον υπολογιστών άκρων.
- Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI για ανάπτυξη αιχμής.
- Εφαρμόστε πρακτικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
- Αξιολογήστε και βελτιώστε την απόδοση των μοντέλων που αναπτύσσονται στην άκρη.
- Αντιμετωπίστε ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις εφαρμογές Edge AI.
Applied Edge AI
35 HoursΣυνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του υπολογιστικού άκρου σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές αιχμής, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών του CNN έως την εξοικείωση με την απόσταξη γνώσης και την ομοσπονδιακή μάθηση. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της τεχνητής νοημοσύνης για επεξεργασία και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
Edge AI in Autonomous Systems
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές αυτόνομων οχημάτων και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις αυτόνομων συστημάτων.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη της Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
- Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.
- Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, drones και ρομποτική.
- Σχεδιάστε και βελτιστοποιήστε τα συστήματα ελέγχου χρησιμοποιώντας Edge AI.
- Αντιμετώπιση ηθικών και κανονιστικών ζητημάτων σε αυτόνομες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα έως την πρακτική εφαρμογή, συμπεριλαμβανομένης της εγκατάστασης και της ανάπτυξης.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες του Edge AI.
- Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI.
- Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα Edge AI.
- Ανάπτυξη και διαχείριση εφαρμογών Edge AI.
- Ενσωματώστε το Edge AI με υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας.
- Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.
Edge AI for Healthcare
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης μεσαίου επιπέδου, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις υγειονομικής περίθαλψης.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
- Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.
- Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
- Σχεδιάστε και αναπτύξτε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
- Αντιμετώπιση ηθικών και ρυθμιστικών ζητημάτων σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας.
Edge AI for IoT Applications
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για τη βελτίωση των εφαρμογών IoT με έξυπνες δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων και ανάλυσης.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές αρχές του Edge AI και την εφαρμογή του στο IoT.
- Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
- Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές IoT.
- Εφαρμογή επεξεργασίας δεδομένων και λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε συστήματα IoT.
- Ενσωματώστε το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
- Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για το IoT.
Edge AI for Smart Cities
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε πολεοδόμους μεσαίου επιπέδου, πολιτικούς μηχανικούς και διαχειριστές έργων έξυπνης πόλης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για πρωτοβουλίες έξυπνων πόλεων.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τον ρόλο του Edge AI στις υποδομές έξυπνων πόλεων.
- Εφαρμόστε λύσεις Edge AI για διαχείριση και επιτήρηση της κυκλοφορίας.
- Βελτιστοποιήστε τους αστικούς πόρους χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Edge AI.
- Ενσωματώστε το Edge AI με τα υπάρχοντα συστήματα έξυπνων πόλεων.
- Αντιμετωπίστε ηθικά και ρυθμιστικά ζητήματα στις εγκαταστάσεις έξυπνων πόλεων.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν TensorFlow εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στο Lite for Edge.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TensorFlow Lite και τον ρόλο του στο Edge AI.
- Αναπτύξτε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
- Αναπτύξτε μοντέλα TensorFlow Lite σε διάφορες συσκευές αιχμής.
- Χρησιμοποιήστε εργαλεία και τεχνικές για τη μετατροπή και τη βελτιστοποίηση μοντέλων.
- Εφαρμόστε πρακτικές εφαρμογές Edge AI χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εισαγωγικές του εφαρμογές.
Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Edge AI.
- Ρυθμίστε και διαμορφώστε τα περιβάλλοντα Edge AI.
- Αναπτύξτε και αναπτύξτε απλές εφαρμογές Edge AI.
- Προσδιορίστε και κατανοήστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα οφέλη του Edge AI.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε μικροελεγκτές χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τα οφέλη του για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αιχμής.
- Δημιουργήστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης για έργα TinyML.
- Εκπαιδεύστε, βελτιστοποιήστε και αναπτύξτε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
- Χρησιμοποιήστε το TensorFlow Lite και το Edge Impulse για να εφαρμόσετε εφαρμογές πραγματικού κόσμου TinyML.
- Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για εξοικονόμηση ενέργειας και περιορισμούς μνήμης.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και αρχιτέκτονες συστημάτων που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη αιχμής.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις προκλήσεις και τις απαιτήσεις της ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
- Εφαρμόστε τεχνικές συμπίεσης μοντέλων για να μειώσετε το μέγεθος και την πολυπλοκότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
- Χρησιμοποιήστε μεθόδους κβαντοποίησης για να βελτιώσετε την αποδοτικότητα του μοντέλου σε υλικό άκρων.
- Εφαρμογή κλαδέματος και άλλων τεχνικών βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
- Αναπτύξτε βελτιστοποιημένα μοντέλα AI σε διάφορες συσκευές αιχμής.
Security and Privacy in Edge AI
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) με καθοδήγηση εκπαιδευτών απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου κυβερνοασφάλειας, διαχειριστές συστημάτων και ερευνητές ηθικής τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εξασφαλίσουν και να αναπτύξουν ηθικά λύσεις Edge AI.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις προκλήσεις ασφάλειας και απορρήτου στο Edge AI.
- Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ασφάλεια συσκευών και δεδομένων αιχμής.
- Αναπτύξτε στρατηγικές για τον μετριασμό των κινδύνων ασφαλείας στις αναπτύξεις Edge AI.
- Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα και διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
- Πραγματοποιήστε αξιολογήσεις ασφαλείας και ελέγχους για εφαρμογές Edge AI.
Introduction to TinyML
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους μηχανικούς και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να κατανοήσουν τα βασικά TinyML, να εξερευνήσουν τις εφαρμογές του και να αναπτύξουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε μικροελεγκτές.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τη σημασία του.
- Αναπτύξτε ελαφριά μοντέλα AI σε μικροελεγκτές και συσκευές άκρων.
- Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.
- Εφαρμόστε το TinyML για εφαρμογές πραγματικού κόσμου, όπως η αναγνώριση χειρονομιών, η ανίχνευση ανωμαλιών και η επεξεργασία ήχου.
TinyML for IoT Applications
21 HoursΑυτή 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.