Corso di formazione Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Deploying AI su Microcontroller con TinyML

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o on-site) è rivolto a praticanti avanzati, ricercatori e sviluppatori AI che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli AI per la distribuzione all'edge e esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplorare tecniche avanzate nel sviluppo e nell'ottimizzazione dei modelli Edge AI.
• Implementare strategie all'avanguardia per la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge.
• Utilizzare strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizzare le prestazioni ed l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplorare casi d'uso innovativi e tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affrontare considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nella distribuzione di Edge AI.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Italia è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, scienziati dei dati e appassionati della tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nella distribuzione di modelli AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i suoi benefici.
• Configurare l'ambiente di calcolo edge.
• Sviluppare, addestrare ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione edge.
• Implementare soluzioni AI pratiche sui dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli distribuiti edge.
• Affrontare le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo corso interattivo tenuto da un formatore (online o on-site) si rivolge a ingegneri di robotica a livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori in campo AI che desiderano sfruttare l'Edge AI per soluzioni innovative nei sistemi autonoma.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire il ruolo e i benefici dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppare e distribuire modelli AI per il processing in tempo reale sui dispositivi Edge.
• Implementare soluzioni Edge AI in veicoli autonome, droni e robotica.
• Delineare e ottimizzare sistemi di controllo utilizzando l'Edge AI.
• Gestire le considerazioni etiche e regolative nelle applicazioni AI autonome.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in presenza) a Italia è rivolto a sviluppatori e professionisti IT di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI, dalla teoria alla pratica, inclusa la configurazione e il deployment.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Configurare ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di Edge AI.
• Deployare e gestire applicazioni di Edge AI.
• Integrare l'Edge AI con sistemi e workflow esistenti.
• Affrontare le questioni etiche e le best practice nella implementazione dell'Edge AI.

Questo corso interattivo e guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomédici e sviluppatori AI che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative nel settore sanitario.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i benefici dell'Edge AI nella sanità.
• Sviluppare e distribuire modelli AI su dispositivi Edge per applicazioni sanitarie.
• Implementare soluzioni Edge AI in dispositivi indossabili ed strumenti diagnostici.
• Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando l'Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche e regolamentari nelle applicazioni AI nella sanità.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a pianificatori urbani intermedi, ingegneri civili e responsabili di progetti smart city che desiderano sfruttare l'Edge AI per iniziative smart city.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nelle infrastrutture smart city.
• Implementare soluzioni Edge AI per la gestione del traffico e la sorveglianza.
• Otimizzare le risorse urbane utilizzando tecnologie Edge AI.
• Integrare l'Edge AI con sistemi esistenti smart city.
• Affrontare questioni etiche e regolamentari nelle implementazioni di smart city.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo addestramento guidato da un formatore (online o su sito) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti dell'Edge AI e le sue applicazioni introduttive.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti base ed l'architettura dell'Edge AI.
• Configurare gli ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare e distribuire semplici applicazioni di Edge AI.
• Identificare e comprendere i casi d'uso ed i vantaggi dell'Edge AI.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori AI di livello intermedio, ingegneri di machine learning e architetti di sistemi che desiderano ottimizzare i modelli AI per la deploy su dispositivi edge.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide e i requisiti della deploy dei modelli AI sui dispositivi edge.
• Applicare tecniche di compressione del modello per ridurre dimensione e complessità dei modelli AI.
• Utilizzare metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sui dispositivi edge.
• Implementare tecniche di pruning ed altre ottimizzazioni per migliorare le prestazioni del modello.
• Deployare modelli AI ottimizzati su diversi dispositivi edge.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in presenza) è rivolto a professionisti intermedio livello della cybersecurity, amministratori di sistemi e ricercatori nell'etica dell'IA che desiderano garantire la sicurezza ed un deploy etico delle soluzioni Edge AI.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide relative alla sicurezza e all'intimità nell'Edge AI.
• Implementare le migliori pratiche per la protezione dei dispositivi Edge e dei dati.
• Sviluppare strategie per mitigare i rischi di sicurezza nelle implementazioni Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche ed assicurarsi il rispetto delle normative.
• Eseguire valutazioni e ispezioni della sicurezza per le applicazioni Edge AI.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o presenziale) a Italia è rivolto a ingegneri e ricercatori di dati principianti che desiderano comprendere i fondamenti della TinyML, esplorare le sue applicazioni e implementare modelli AI su microcontrollori.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti della TinyML e la sua importanza.
• Distribuire modelli AI leggeri su microcontrollori e dispositivi edge.
• Otimizzare e raffinare i modelli di apprendimento automatico per il consumo energetico ridotto.
• Applicare la TinyML a applicazioni reali come riconoscimento dei gesti, rilevamento delle anomalie e elaborazione del suono.

Questo training live guidato da un istruttore in Italia (online o in presenza) si rivolge a ingegneri embedded di livello intermedio, sviluppatori IoT e ricercatori AI che desiderano implementare tecniche TinyML per applicazioni basate su IA su hardware ad alta efficienza energetica.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della TinyML e dell'edge AI.
• Distribuire modelli leggeri di IA su microcontrollori.
• Otmizzare l'inferenza AI per il consumo energetico ridotto.
• Integrare TinyML con applicazioni IoT reali.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare TinyML per applicazioni di manutenzione predittiva, rilevamento di anomalie e sensori intelligenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell'IoT.
• Impostare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli ML su microcontrollori a basso consumo.
• Implementare la manutenzione predittiva e il rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un utilizzo efficiente di energia e memoria.