TinyML: AI Uitvoeren op Ultra-Laagvermogen Edge Devices Training Cursus

Dit door de instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-praktijkmakers, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments en gespecialiseerde toepassingen in diverse industrieën willen verkennen.

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

• Geavanceerde technieken in Edge AI-modelontwikkeling en optimalisatie te verkennen.
• Vooraanstaande strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te implementeren.
• Gespecialiseerde hulpmiddelen en frameworks te gebruiken voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
• De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te optimaliseren.
• Innovatieve toepassingsgevallen en opkomende trends in Edge AI te verkennen.
• Geavanceerde ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-deployments aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en technologieliefhebbers op intermediair niveau die praktische vaardigheden willen verwerven in het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De principes van Edge AI en de voordelen ervan begrijpen.
• De edge-computingomgeving installeren en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor edge-implementatie.
• Praktische AI-oplossingen implementeren op edge-apparaten.
• De prestaties van edge-implementatie van modellen evalueren en verbeteren.
• Ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-toepassingen behandelen.

TinyML is de praktijk van het implementeren van geoptimaliseerde machine learning-modellen op resource-gelimiteerde edge-apparaten.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op hoogwaardige technische professionals die volledige TinyML-pipelines willen ontwerpen, optimaliseren en implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers leren hoe ze:

• Gegevens verzamelen, voorbereiden en beheren voor TinyML-toepassingen.
• Modellen trainen en optimaliseren voor lage-energie microcontrollers.
• Modellen converteren naar lichte formaten die geschikt zijn voor edge-apparaten.
• TinyML-toepassingen implementeren, testen en bewaken in echte hardware-omgevingen.

Formaat van de cursus

• Instructeurgeleide lezingen en technische discussies.
• Praktische laboratoria en iteratief experimenteren.
• Handson implementatie op microcontroller-gebaseerde platforms.

Cursus-aanpassingsopties

• Om de training aan te passen met specifieke toolchains, hardware-boards of interne workflows, neem dan contact met ons op om dit in te richten.

Deze instructeurgeleide live-training in België (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars en IT-professionals met een tusseniveau die een grondig begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief setup en deploy.

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

• De fundamentele concepten van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen op te zetten en in te stellen.
• Edge AI-modellen te ontwikkelen, trainen en optimaliseren.
• Edge AI-toepassingen te deployen en beheren.
• Edge AI in bestaande systemen en werkwijzen te integreren.
• Ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars met tussenkennis, systeemarchitecten en brancheprofessionals die Edge AI willen gebruiken om IoT-toepassingen te verbeteren met geavanceerde dataverwerking en analysecapaciteiten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamenten van Edge AI en de toepassing ervan in IoT begrijpen.
• Edge AI-omgevingen voor IoT-apparaten instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen en op randapparaten voor IoT-toepassingen implementeren.
• Realtime dataverwerking en besluitvorming in IoT-systemen implementeren.
• Edge AI integreren met verschillende IoT-protocollen en platforms.
• Ethische overwegingen en beste praktijken in Edge AI voor IoT aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en hun introductie-applicaties willen begrijpen.

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

• De basisconcepten en architectuur van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen in te stellen en te configureren.
• Eenvoudige Edge AI-applicaties te ontwikkelen en te implementeren.
• De toepassingen en voordelen van Edge AI te identificeren en te begrijpen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op embedded systems engineers en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die machine learning modellen op microcontrollers willen implementeren met behulp van TensorFlow Lite en Edge Impulse.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van TinyML en de voordelen voor edge AI-toepassingen begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving voor TinyML-projecten instellen.
• AI-modellen trainen, optimaliseren en implementeren op laagvermogen microcontrollers.
• TensorFlow Lite en Edge Impulse gebruiken om praktische TinyML-toepassingen te implementeren.
• AI-modellen optimaliseren voor stroomefficiëntie en geheugenbeperkingen.

TinyML is de praktijk van het implementeren van machine learning modellen op hardware met zeer beperkte middelen.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde praktijkers die TinyML-modellen willen optimaliseren voor lage latentie en geheugenefficiënte implementatie op ingebedde apparaten.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Quantisering, pruning en compressie-technieken toe te passen om de modelfaatheid te verkleinen zonder nauwkeurigheid op te offeren.
• TinyML-modellen benchmarken voor latentie, geheugengebruik en energie-efficiëntie.
• Goptimaliseerde inferentie-pipelines implementeren op microcontrollers en edge-apparaten.
• De trade-offs tussen prestaties, nauwkeurigheid en hardwarebeperkingen te evalueren.

Cursusopzet

• Instructeurgeleide presentaties ondersteund door technische demonstraties.
• Praktische optimaliseringsoefeningen en vergelijkende prestatietests.
• Handson implementatie van TinyML-pipelines in een gecentrede labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor op maat gemaakte training afgestemd op specifieke hardwareplatforms of interne werkprocessen, neem contact met ons op om het programma aan te passen.

TinyML is een benadering om machine learning-modellen te implementeren op energie-efficiënte, middelenbeperkte apparaten die aan de rand van het netwerk werken.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die TinyML-pijplijnen willen beveiligen en privacytechnieken willen implementeren in edge AI-toepassingen.

Aan het einde van deze cursus kunnen de deelnemers:

• Specifieke beveiligingsrisico's identificeren die uniek zijn voor TinyML-inferentie op apparaat.
• Privacy-bevorderende mechanismen implementeren voor edge AI-implementaties.
• TinyML-modellen en ingesloten systemen versterken tegen aanvallen van kwade opzet.
• Best practices toepassen voor veilige dataverwerking in middelenbeperkte omgevingen.

Cursusformaat

• Inspirerende lessen ondersteund door gespecialiseerde discussies.
• Praktische oefeningen die zich richten op realistische bedreigingsscenario's.
• Hands-on implementatie met behulp van ingesloten beveiligings- en TinyML-hulpmiddelen.

Cursusaanpassingsopties

• Organisaties kunnen een aangepaste versie van deze training aanvragen die voldoet aan hun specifieke beveiligings- en nalevingsbehoeften.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende engineers en datawetenschappers die de fundamenten van TinyML willen begrijpen, de toepassingen willen verkennen en AI-modellen willen implementeren op microcontrollers.

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

• De fundamenten van TinyML en de betekenis ervan te begrijpen.
• Lichtgewicht AI-modellen op microcontrollers en edge-apparaten te implementeren.
• Machine learning-modellen te optimaliseren en af te stemmen voor laag energieverbruik.
• TinyML toe te passen op echte toepassingen zoals gebaarherkenning, anomalie-detectie en audioverwerking.

TinyML is een framework voor het implementeren van machine learning-modellen op energie-efficiënte microcontrollers en ingebedde platforms die worden gebruikt in robotica en autonome systemen.

Dit cursus, geleid door een instructeur (online of ter plaatse), is gericht op geavanceerde professionals die TinyML-gebaseerde perceptie- en besluitvormingscapaciteiten willen integreren in autonome robots, drones en slimme besturingssystemen.

Na het volgen van deze cursus kunnen de deelnemers:

• Geoptimaliseerde TinyML-modellen ontwerpen voor robotica-toepassingen.
• Op-apparaat perceptiepijplijnen implementeren voor realtime autonomie.
• TinyML integreren in bestaande robotica-besturingssystemen.
• Lichte AI-modellen deployen en testen op ingebedde hardware-platforms.

Cursusindeling

• Technische colleges gecombineerd met interactieve besprekingen.
• Hands-on labtaken met focus op ingebedde robotica-taken.
• Praktijkopdrachten die realistische autonome werkstromen simuleren.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Voor organisatiespecifieke robotica-omgevingen kan aanpassing worden geregeld op verzoek.

TinyML is de integratie van machine learning in laag-energierende, middelenbeperkte draagbare en medische apparaten.

Deze instructiegeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op tussenliggende praktijkprofessionals die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsmonitoring en diagnostische toepassingen in de gezondheidszorg.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• TinyML-modellen te ontwerpen en implementeren voor real-time verwerkingsopdrachten met gezondheidsgegevens.
• Biocensordata in te winnen, voor te verwerken en te interpreteren voor AI-gerichte inzichten.
• Modellen te optimaliseren voor laag-energierende en geheugenbeperkte draagbare apparaten.
• De klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van TinyML-gerichte uitvoerwaarden te evalueren.

Formaat van de cursus

• Collegedeelen ondersteund door live demonstraties en interactieve discussie.
• Praktijkopdrachten met draagbare apparaatgegevens en TinyML-frameworks.
• Implementatieoefeningen in een begeleid labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor maatwerktraining die aansluit bij specifieke gezondheidsapparaten of regelgevingen, neem contact met ons op om het programma aan te passen.

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.

TinyML is een benadering van machine learning die geoptimaliseerd is voor kleine, middelenbeperkte apparaten.

Deze door instructeurs geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op beginners tot intermediate leerlingen die functionerende TinyML-applicaties willen bouwen met behulp van Raspberry Pi, Arduino en vergelijkbare microcontrollers.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden hebben om:

• Gegevens te verzamelen en voor te bereiden voor TinyML-projecten.
• Kleine machine learning-modellen te trainen en te optimaliseren voor microcontrolleromgevingen.
• TinyML-modellen op Raspberry Pi, Arduino en gerelateerde boards te deployen.
• End-to-end ingebedde AI-prototypes te ontwikkelen.

Formaat van de cursus

• Door instructeurs geleide presentaties en begeleidende discussies.
• Praktische oefeningen en hands-on experimenten.
• Projectwerk in een live-lab op echt hardware.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor aangepaste training in lijn met uw specifieke hardware of use case, neem contact met ons op om te regelen.

TinyML is een framework voor het implementeren van machine learning-modellen op energie-efficiënte, resourcebeperkte apparaten in de veld.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professioneel bekwame personen die TinyML-technieken willen toepassen op slimme landbouwoplossingen om automatisering en milieu-informatie te verbeteren.

Na het voltooien van dit programma zullen de deelnemers in staat zijn:

• TinyML-modellen bouwen en implementeren voor landbouwsensortechnieken.
• Edge AI integreren in IoT-ecosystemen voor geautomatiseerde gewasmonitoring.
• Specialiseerde tools gebruiken om lichte modellen te trainen en te optimaliseren.
• Werkstromen ontwikkelen voor precisie-bewatering, plaagdierdetectie en milieu-analyse.

Cursusopzet

• Geleide presentaties en toepasbare technische discussie.
• Handson praktijk met echte datasets en apparaten.
• Praktisch experimenteren in een ondersteunde labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Voor op maat gemaakte training afgestemd op specifieke landbouwsystemen, neem dan contact met ons op om het programma aan te passen.