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

Questo corso live, guidato da un instruttore, a Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermediori nel settore delle telecomunicazioni, ingegneri AI e specialisti IoT che desiderano esplorare come le reti 5G accelerino le applicazioni Edge AI.

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

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto sull'Edge AI.
• Distribuire modelli AI ottimizzati per applicazioni a bassa latenza in ambienti 5G.
• Implementare sistemi di decisione in tempo reale utilizzando Edge AI e connettività 5G.
• Ottimizzare i carichi di lavoro AI per una prestazione efficiente sui dispositivi edge.

6G e il bordo intelligente è un corso orientato al futuro che esplora l'integrazione di tecnologie wireless 6G con il calcolo distribuito, gli ecosistemi IoT e la gestione dei dati basata su AI per supportare infrastrutture intelligenti, a bassa latenza e adattive.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto agli architetti IT di livello intermedio che desiderano comprendere e progettare architetture distribuite di nuova generazione sfruttando la sinergia tra la connettività 6G e i sistemi intelligenti al bordo.

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

• Comprendere come il 6G trasformerà il calcolo al bordo e le architetture IoT.
• Progettare sistemi distribuiti per latenze ultra-basse, alta banda passante e operazioni autonome.
• Integrare AI e analisi dei dati al bordo per decisioni intelligenti.
• Pianificare infrastrutture 6G pronte, sicure e resilienti.
• Valutare i modelli operativi e di business abilitati dalla convergenza tra 6G e il bordo.

Formato del Corso

• Lezioni interattive e discussioni.
• Studi di caso ed esercizi applicati di progettazione architetturale.
• Simulazioni pratiche con strumenti opzionali al bordo o contenitori.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare.

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.

TinyML è la pratica di distribuire modelli di machine learning ottimizzati su dispositivi edge a risorse limitate.

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a professionisti tecnici di livello avanzato che desiderano progettare, ottimizzare e distribuire pipeline TinyML complete.

Al termine di questo training, i partecipanti impareranno come:

• Raccogliere, preparare e gestire set di dati per applicazioni TinyML.
• Allenare e ottimizzare modelli per microcontrollori a basso consumo energetico.
• Convertire i modelli in formati leggeri adatti ai dispositivi edge.
• Distribuire, testare e monitorare applicazioni TinyML in ambienti hardware reali.

Formato del Corso

• Lezioni guidate dal formatore e discussioni tecniche.
• Laboratori pratici e sperimentazione iterativa.
• Distribuzione pratica su piattaforme basate su microcontrollori.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per personalizzare il training con toolchain, schede hardware o flussi interni specifici, contattaci per organizzarlo.

Questo training live guidato da un instruttore in Italia (online o on-site) si rivolge a professionisti avanzati della sicurezza cyber, ingegneri AI e sviluppatori IoT che desiderano implementare misure di sicurezza robuste e strategie di resilienza per i sistemi Edge AI.

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

• Comprendere i rischi e le vulnerabilità della sicurezza nelle distribuzioni Edge AI.
• Implementare tecniche di crittografia e autenticazione per la protezione dei dati.
• Progettare architetture Edge AI resilienti in grado di resistere alle minacce cyber.
• Applicare strategie di distribuzione sicure della modelli AI nell'ambiente edge.

TinyML è la pratica di implementare modelli di apprendimento automatico su hardware a risorse altamente limitate.

Questo training guidato dal docente (online o in loco) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano ottimizzare i modelli TinyML per una distribuzione ad alta prestazione e bassa latenza su dispositivi embedded.

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

• Applicare tecniche di quantizzazione, pruning e compressione per ridurre la dimensione del modello senza sacrificare l'accuratezza.
• Benchmarking dei modelli TinyML in termini di latenza, consumo di memoria ed efficienza energetica.
• Implementare pipeline di inferenza ottimizzate su microcontrollori e dispositivi periferici.
• Valutare i compromessi tra prestazioni, accuratezza e vincoli hardware.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dal docente supportate da dimostrazioni tecniche.
• Esercizi pratici di ottimizzazione e test comparativo delle prestazioni.
• Implementazione pratica di pipeline TinyML in un ambiente di laboratorio controllato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato in linea con piattaforme hardware specifiche o flussi di lavoro interni, contattateci per personalizzare il programma.

TinyML è un approccio per il deploy di modelli di machine learning su dispositivi a basso consumo energetico e risorse limitate operanti ai margini della rete.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano proteggere le pipeline TinyML e implementare tecniche per la preservazione della privacy nelle applicazioni AI al margine.

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

• Identificare i rischi di sicurezza specifici dell'inferenza TinyML su dispositivo.
• Implementare meccanismi per la preservazione della privacy nelle implementazioni AI al margine.
• Rafforzare i modelli TinyML e i sistemi embedded contro le minacce avversarie.
• Applicare le best practice per la gestione sicura dei dati in ambienti a risorse limitate.

Formato del Corso

• Lezioni coinvolgenti supportate da discussioni guidate dagli esperti.
• Esercizi pratici che enfatizzano scenari di minaccia reali.
• Implementazione pratica utilizzando strumenti di sicurezza embedded e TinyML.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere una versione personalizzata di questa formazione per allinearsi alle loro specifiche esigenze di sicurezza e conformità.

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.

TinyML è un framework per distribuire modelli di machine learning su microcontrollori a basso consumo e piattaforme embedded utilizzate nella robotica e nei sistemi autonomi.

Questo training guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano integrare capacità basate su TinyML di percezione e presa decisionale nei robot autonomi, droni e sistemi di controllo intelligenti.

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

• Progettare modelli TinyML ottimizzati per applicazioni robotiche.
• Implementare pipeline di percezione on-device per l'autonomia in tempo reale.
• Integrare TinyML nei framework di controllo robotico esistenti.
• Distribuire e testare modelli AI leggeri su piattaforme hardware embedded.

Formato del Corso

• Lezioni tecniche combinate con discussioni interattive.
• Laboratori pratici focalizzati su compiti di robotica embedded.
• Esercizi pratici che simulano flussi di lavoro autonomi del mondo reale.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per ambienti robotici specifici dell'organizzazione, la personalizzazione può essere richiesta su richiesta.

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.

TinyML è l'integrazione dell'apprendimento automatico in dispositivi wearables e medici a basso consumo di energia, con risorse limitate.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o in loco) è rivolta a professionisti intermedi che desiderano implementare soluzioni TinyML per applicazioni di monitoraggio e diagnosi nella sanità.

Dopo aver completato questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e distribuire modelli TinyML per il processing in tempo reale dei dati sanitari.
• Raccogliere, preprocessare e interpretare i dati dei biosensori per acquisire intuizioni guidate dall'IA.
• Ottimizzare i modelli per dispositivi wearables a basso consumo di energia e con memoria limitata.
• Valutare la rilevanza clinica, affidabilità e sicurezza delle uscite guidate da TinyML.

Formato del Corso

• Lezioni supportate da dimostrazioni live e discussioni interattive.
• Pratica pratica con dati di dispositivi wearables e framework TinyML.
• Esercizi di implementazione in un ambiente lab guidato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per una formazione personalizzata che si allinea a dispositivi sanitari specifici o workflow regolatori, contattaci per personalizzare il programma.

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.

TinyML è un approccio al machine learning ottimizzato per dispositivi piccoli e a risorse limitate.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a apprendisti di livello principiante a intermedio che desiderano costruire applicazioni TinyML funzionanti utilizzando Raspberry Pi, Arduino e microcontrollori simili.

Al termine di questo training, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Raccogliere e preparare dati per progetti TinyML.
• Addestrare e ottimizzare piccoli modelli di machine learning per ambienti a microcontrollori.
• Distribuire modelli TinyML su Raspberry Pi, Arduino e schede correlate.
• Sviluppare prototipi embedded AI end-to-end.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dal docente e discussioni guidate.
• Esercizi pratici ed esperimenti hands-on.
• Progetti di lavoro in laboratorio su hardware reale.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato al vostro hardware specifico o caso d'uso, contattateci per organizzare.

TinyML è un framework per distribuire modelli di machine learning su dispositivi a basso consumo e con risorse limitate nel campo.

Questo corso guidato da un docente (online o in sede) è progettato per professionisti intermedi che desiderano applicare tecniche TinyML a soluzioni di agricoltura intelligente per migliorare l'automazione e l'intelligenza ambientale.

Al termine di questo programma, i partecipanti acquisiranno la capacità di:

• Costruire e distribuire modelli TinyML per applicazioni di rilevamento agricolo.
• Integrare l'AI al bordo nei sistemi IoT per il monitoraggio automatico delle coltivazioni.
• Utilizzare strumenti specializzati per addestrare e ottimizzare modelli leggeri.
• Sviluppare flussi di lavoro per l'irrigazione precisa, la rilevazione delle infestazioni e l'analisi ambientale.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussione tecnica applicata.
• Pratica pratica utilizzando dataset e dispositivi reali.
• Sperimentazione pratica in un ambiente di laboratorio supportato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato a sistemi agricoli specifici, si prega di contattarci per personalizzare il programma.