Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Training Cursus
TinyML stelt AI-modellen in staat om efficiënt te draaien op microcontrollers en edge-apparaten met een laag stroomverbruik.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of onsite) is bedoeld voor embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediate niveau die machine learning modellen op microcontrollers willen implementeren met TensorFlow Lite en Edge Impulse.
Aan het eind van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van TinyML en de voordelen daarvan voor edge AI-toepassingen te begrijpen.
- Een ontwikkelomgeving op te zetten voor TinyML-projecten.
- AI-modellen te trainen, optimaliseren en implementeren op low-power microcontrollers.
- TensorFlow Lite en Edge Impulse te gebruiken om real-world TinyML-toepassingen te implementeren.
- AI-modellen te optimaliseren op het gebied van energie-efficiëntie en geheugenbeperkingen.
Format van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en practicum.
- Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Cursusaanbod
Introductie tot TinyML en Edge AI
- Wat is TinyML?
- Voordelen en uitdagingen van AI op microcontrollers
- Overview van TinyML tools: TensorFlow Lite en Edge Impulse
- Use cases van TinyML in IoT en praktische toepassingen
De TinyML ontwikkelomgeving opzetten
- Arduino IDE installeren en configureren
- Introductie tot TensorFlow Lite voor microcontrollers
- Edge Impulse Studio gebruiken voor TinyML ontwikkeling
- Microcontrollers aansluiten en testen voor AI-toepassingen
Machine Learning modellen bouwen en trainen
- De TinyML workflow begrijpen
- Sensordata verzamelen en preprocessen
- Machine learning-modellen trainen voor ingebedde AI
- Modellen optimaliseren voor energiezuinige en real-time verwerking
AI-modellen implementeren op Microcontrollers
- AI-modellen converteren naar TensorFlow Lite formaat
- Modellen op microcontrollers flashen en uitvoeren
- TinyML implementaties valideren en debuggen
TinyML optimaliseren voor prestaties en efficiëntie
- Technieken voor modelkwantisatie en -compressie
- Energiebeheerstrategieën voor edge AI
- Geheugen- en computationele beperkingen in embedded AI
Praktische toepassingen van TinyML
- Gebarenherkenning met behulp van versnellingsmeterdata
- Audio-classificatie en het spotten van sleutelwoorden
- Anomaliedetectie voor voorspellend onderhoud
Beveiliging en toekomstige trends in TinyML
- Zorgen voor gegevensprivacy en -beveiliging in TinyML toepassingen
- Uitdagingen van gefedereerd leren op microcontrollers
- Opkomend onderzoek en vooruitgang in TinyML
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met programmeren van embedded systemen
- Familiariteit met Python of C/C++ programmeren
- Basiskennis van machine learning-concepten
- Begrip van microcontrollerhardware en randapparatuur
Doelgroep
- Ingenieurs in embedded systems
- AI-ontwikkelaars
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Training Cursus - Booking
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Training Cursus - Enquiry
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is gericht op telecomprofessionals van het intermediate niveau, AI-engineers en IoT-specialisten die willen verkennen hoe 5G netwerken Edge AI toepassingen versnellen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van 5G technologie en de impact ervan op Edge AI te begrijpen.
- AI-modellen die zijn geoptimaliseerd voor low-latency toepassingen in 5G omgevingen te implementeren.
- Systemen voor real-time decision-making te implementeren met behulp van Edge AI en 5G connectiviteit.
- AI-werkbelastingen te optimaliseren voor een efficiënte prestaties op edge-apparaten.
Advanced Edge AI Techniques
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-beoefenaars, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Edge AI onder de knie willen krijgen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie en gespecialiseerde toepassingen in verschillende industrieën willen verkennen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Ontdek geavanceerde technieken op het gebied van de ontwikkeling en optimalisatie van Edge AI-modellen.
- Implementeer geavanceerde strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
- Gebruik gespecialiseerde tools en frameworks voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
- Optimaliseer de prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen.
- Ontdek innovatieve gebruiksscenario's en opkomende trends op het gebied van Edge AI.
- Pak geavanceerde ethische en beveiligingsoverwegingen aan bij Edge AI-implementaties.
Building AI Solutions on the Edge
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen die praktische vaardigheden willen opdoen bij het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van Edge AI en de voordelen ervan.
- Instellen en configureren van de edge computing-omgeving.
- Ontwikkel, train en optimaliseer AI-modellen voor edge-implementatie.
- Implementeer praktische AI-oplossingen op edge-apparaten.
- Evalueer en verbeter de prestaties van modellen die aan de rand zijn geïmplementeerd.
- Pak ethische en beveiligingsoverwegingen aan in Edge AI-toepassingen.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor beveiligingsprofessionals op het gevorderde niveau, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en veerkrachtstrategieën voor Edge AIsystemen willen implementeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Beveiligingsrisico's en kwetsbaarheden in Edge AI-implementaties te begrijpen.
- Versleutelings- en authenticatietechnieken te implementeren voor gegevensbescherming.
- Veerkrachtige Edge AI-architecturen te ontwerpen die bestand zijn tegen cyberbedreigingen.
- Veilige strategieën voor het implementeren van AI-modellen toe te passen in edge-omgevingen.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor agritech-professionals van beginner tot gemiddeld niveau, IoT-specialisten en AI-engineers die oplossingen voor slimme landbouw willen ontwikkelen en implementeren.Edge AI.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- De rol van Edge AI in de precisielandbouw begrijpen.
- AI-gestuurde monitoringssystemen voor gewassen en vee implementeren.
- Geautomatiseerde irrigatie- en omgevingssensoroplossingen ontwikkelen.
- De landbouwefficiëntie optimaliseren met behulp van realtime Edge AI analytics.
Edge AI in Autonomous Systems
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs op gemiddeld niveau, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve autonome systeemoplossingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen voor real-time verwerking op edge-apparaten.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in autonome voertuigen, drones en robotica.
- Ontwerp en optimaliseer besturingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen bij autonome AI-toepassingen aanpakken.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief installatie en implementatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de fundamentele concepten van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel, train en optimaliseer Edge AI-modellen.
- Implementeer en beheer Edge AI-toepassingen.
- Integreer Edge AI met bestaande systemen en workflows.
- Behandel ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op computer vision-ingenieurs van intermediate niveau tot gevorderd niveau, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals die computer vision-modellen voor realtime verwerking op randapparatuur willen implementeren en optimaliseren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
- Geoptimaliseerde deep learning-modellen op randapparatuur te implementeren voor realtime image en video-analyse.
- Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
- AI-modellen te optimaliseren voor prestatie, energie-efficiëntie en low-latency inference.
Edge AI for Financial Services
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor financiële professionals op gemiddeld niveau, fintech-ontwikkelaars en AI-specialisten die Edge AI-oplossingen in de financiële dienstverlening willen implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol van Edge AI in de financiële dienstverlening.
- Implementeer fraudedetectiesystemen met behulp van Edge AI.
- Verbeter de klantenservice door middel van AI-gestuurde oplossingen.
- Pas Edge AI toe voor risicobeheer en besluitvorming.
- Implementeer en beheer Edge AI-oplossingen in financiële omgevingen.
Edge AI for Healthcare
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
- Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.
Edge AI in Industrial Automation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor industrieel ingenieurs van gemiddeld niveau, productieprofessionals en AI-ontwikkelaars die Edge AI-oplossingen in industriële automatisering willen implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol van Edge AI in industriële automatisering.
- Implementeer oplossingen voor voorspellend onderhoud met behulp van Edge AI.
- Pas AI-technieken toe voor kwaliteitscontrole in productieprocessen.
- Optimaliseer industriële processen met behulp van Edge AI.
- Implementeer en beheer Edge AI-oplossingen in industriële omgevingen.
Edge AI for IoT Applications
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
- Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
- Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
- Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
- Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.
Introduction to TinyML
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor engineers en datawetenschappers op beginnersniveau die de TinyML basisprincipes willen begrijpen, de toepassingen willen verkennen en AI-modellen op microcontrollers willen implementeren.
Aan het einde van deze training moeten de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van TinyML en de betekenis ervan te begrijpen.
- Lichtgewicht AI-modellen te implementeren op microcontrollers en edge-apparaten.
- Machine learning-modellen te optimaliseren en fijn te tunen voor een laag energieverbruik.
- TinyML toe te passen voor real-world toepassingen zoals gebaarherkenning, anomaliedetectie en audiobewerking.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 UrenThis instructor-led, live training in België (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.
TinyML for IoT Applications
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor IoT-ontwikkelaars op intermediate niveau, embedded engineers en AI-practitioners die TinyML willen implementeren voor predictive maintenance, anomaly detection en smart sensor-applicaties.
Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:
- De basisprincipes van TinyML en de toepassingen ervan in IoT te begrijpen.
- Een TinyML ontwikkelomgeving voor IoT-projecten in te stellen.
- ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren op low-power microcontrollers.
- Voorspellend onderhoud en anomaliedetectie te implementeren met behulp van TinyML.
- TinyML modellen te optimaliseren voor een efficiënt energie- en geheugengebruik.