Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Training Cursus

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze 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.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor stedenbouwkundigen van gemiddeld niveau, civiel ingenieurs en projectmanagers voor slimme steden die Edge AI willen gebruiken voor slimme stadsinitiatieven.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Edge AI in smart city-infrastructuren.
• Implementeer Edge AI-oplossingen voor verkeersbeheer en -bewaking.
• Optimaliseer stedelijke hulpbronnen met behulp van Edge AI-technologieën.
• Integreer Edge AI met bestaande smart city-systemen.
• Pak ethische en regelgevende overwegingen aan bij de implementatie van slimme steden.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, datawetenschappers en AI-beoefenaars die gebruik willen maken van TensorFlow Lite voor Edge AI-toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI.
• Ontwikkel en optimaliseer AI-modellen met behulp van TensorFlow Lite.
• Implementeer TensorFlow Lite-modellen op verschillende edge-apparaten.
• Gebruik tools en technieken voor modelconversie en -optimalisatie.
• Implementeer praktische Edge AI-toepassingen met behulp van TensorFlow Lite.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en de inleidende toepassingen ervan willen begrijpen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisconcepten en architectuur van Edge AI.
• Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
• Ontwikkel en implementeer eenvoudige Edge AI-toepassingen.
• Identificeer en begrijp de gebruiksscenario's en voordelen van Edge AI.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars op gemiddeld niveau, machine learning-ingenieurs en systeemarchitecten die AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Krijg inzicht in de uitdagingen en vereisten van het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Pas modelcompressietechnieken toe om de grootte en complexiteit van AI-modellen te verminderen.
• Gebruik kwantiseringsmethoden om de modelefficiëntie op edge-hardware te verbeteren.
• Implementeer snoei- en andere optimalisatietechnieken om de prestaties van het model te verbeteren.
• Implementeer geoptimaliseerde AI-modellen op verschillende edge-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals op gemiddeld niveau, systeembeheerders en onderzoekers op het gebied van AI-ethiek die Edge AI-oplossingen willen beveiligen en ethisch willen inzetten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Krijg inzicht in de beveiligings- en privacy-uitdagingen in Edge AI.
• Implementeer best practices voor het beveiligen van edge-apparaten en -gegevens.
• Ontwikkel strategieën om beveiligingsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
• Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van de regelgeving.
• Voer beveiligingsbeoordelingen en -audits uit voor Edge AI-toepassingen.

Deze 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.

This 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.

Deze 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.