TinyML voor IoT-Toepassingen Training Cursus

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 instructeur-gelede, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op middelgevorderde IT-professionals en bedrijfsmanagers die de potentie van IoT en edge computing willen begrijpen voor het vergemakkelijken van efficiëntie, real-time verwerking en innovatie in verschillende sectoren.

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

• De principes van IoT en edge computing te begrijpen en hun rol in de digitale transformatie.
• Gebruiksgevallen voor IoT en edge computing te identificeren in de sectoren van vervoer, logistiek en energie.
• Het verschil tussen edge en cloud computing-architecturen en implementatiescenario's te onderscheiden.
• Edge computing-oplossingen voor voorspellend onderhoud en real-time besluitvorming te implementeren.

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 live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor productmanagers en ontwikkelaars die Edge Computing willen gebruiken om gegevensbeheer te decentraliseren voor snellere prestaties, gebruikmakend van slimme apparaten die zich op het bronnetwerk bevinden.

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

• Begrijp de basisconcepten en voordelen van Edge Computing.
• Identificeer de gebruiksscenario's en voorbeelden waar Edge Computing kan worden toegepast.
• Ontwerp en bouw Edge Computing oplossingen voor snellere gegevensverwerking en lagere operationele kosten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen toepassen Federated Learning om IoT- en edge computing-oplossingen te optimaliseren.

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

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in IoT en edge computing.
• Implementeer Federated Learning-modellen op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
• Verminder latentie en verbeter real-time besluitvorming in edge computing-omgevingen.
• Pak uitdagingen aan met betrekking tot gegevensprivacy en netwerkbeperkingen in IoT-systemen.

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.

In deze door een instructeur geleide, live training in België, leren deelnemers over de verschillende aspecten van NB-IoT (ook bekend als LTE Cat NB1) terwijl ze een op voorbeeld NB-IoT gebaseerde applicatie ontwikkelen en implementeren.

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

• Identificeer de verschillende componenten van NB-IoT en hoe ze in elkaar passen om een ecosysteem te vormen.
• Begrijp en leg de beveiligingsfuncties uit die in NB-IoT apparaten zijn ingebouwd.
• Ontwikkel een eenvoudige applicatie om NB-IoT apparaten te volgen.

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.

ThingsBoard is een open source IoT-platform dat apparaatbeheer, gegevensverzameling, -verwerking en -visualisatie biedt voor uw IoT-oplossing.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze ThingsBoard kunnen integreren in hun IoT-oplossingen.

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

• Installeren en configureren ThingsBoard
• Begrijp de basisprincipes van ThingsBoard functies en architectuur
• IoT-toepassingen bouwen met ThingsBoard
• Integreer ThingsBoard met Kafka voor telemetrie van apparaatgegevensroutering
• Integreer ThingsBoard met Apache Spark voor gegevensaggregatie van meerdere apparaten

Audiëntie

• Software-ingenieurs
• Hardware ingenieurs
• Ontwikkelaars

Opzet van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

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.

Deze begeleide, live training op België (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde embedded engineers, IoT-ontwikkelaars en AI-onderzoekers die TinyML-technieken willen implementeren voor AI-aangedreven toepassingen op energiezuinige hardware.

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

• De basisprincipes van TinyML en edge AI te begrijpen.
• Lichtgewichtige AI-modellen op microcontrollers te implementeren.
• AI-inferentie te optimaliseren voor laag energieverbruik.
• TinyML te integreren met echte IoT-toepassingen.

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.

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.