Corso di formazione TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti, ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale di livello avanzato che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge ed esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

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

• Esplora le tecniche avanzate per lo sviluppo e l'ottimizzazione di modelli Edge AI.
• Implementa strategie all'avanguardia per l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizza le prestazioni e l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplora i casi d'uso innovativi e le tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nelle implementazioni di Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e appassionati di tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per varie applicazioni.

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

• Comprendi i principi dell'Edge AI e i suoi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.
• Implementa soluzioni pratiche di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Valuta e migliora le prestazioni dei modelli distribuiti tramite edge.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri robotici di livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative di sistemi autonomi.

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

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale per l'elaborazione in tempo reale su dispositivi edge.
• Implementa soluzioni Edge AI in veicoli autonomi, droni e robotica.
• Progetta e ottimizza i sistemi di controllo utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA autonome.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta agli sviluppatori di livello intermedio e ai professionisti IT che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI dall'ideazione all'implementazione pratica, compresa la configurazione e l'implementazione.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di Edge AI.
• Distribuisci e gestisci le applicazioni Edge AI.
• Integra l'Edge AI con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'implementazione dell'Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomedici e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni sanitarie innovative.

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

• Comprendi il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nel settore sanitario.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni sanitarie.
• Implementa soluzioni Edge AI nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progetta e implementa sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA per il settore sanitario.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

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

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a urbanisti di livello intermedio, ingegneri civili e project manager di città intelligenti che desiderano sfruttare Edge AI per iniziative di città intelligenti.

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

• Comprendere il ruolo dell'Edge AI nelle infrastrutture delle smart city.
• Implementa soluzioni Edge AI per la gestione e la sorveglianza del traffico.
• Ottimizza le risorse urbane utilizzando le tecnologie Edge AI.
• Integra l'Edge AI con i sistemi di smart city esistenti.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle implementazioni delle smart city.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.

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

• Comprendere i fondamenti di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppa e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuisci TensorFlow modelli Lite su vari dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementa pratiche applicazioni Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti di Edge AI e delle sue applicazioni introduttive.

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

• Comprendere i concetti di base e l'architettura di Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa e distribuisci semplici applicazioni Edge AI.
• Identifica e comprendi i casi d'uso e i vantaggi dell'Edge AI.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

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

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.
• Impostare un ambiente di sviluppo per i progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su microcontrollori a basso consumo.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per implementare applicazioni TinyML del mondo reale.
• Ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'efficienza energetica e i limiti di memoria.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di intelligenza artificiale di livello intermedio, ingegneri di apprendimento automatico e architetti di sistema che desiderano ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.

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

• Comprendi le sfide e i requisiti della distribuzione di modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Applica tecniche di compressione dei modelli per ridurre le dimensioni e la complessità dei modelli di intelligenza artificiale.
• Utilizza metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sull'hardware edge.
• Implementare l'eliminazione e altre tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni del modello.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale ottimizzati su vari dispositivi edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti della sicurezza informatica di livello intermedio, amministratori di sistema e ricercatori di etica dell'IA che desiderano proteggere e implementare in modo etico soluzioni di Edge AI.

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

• Comprendi le sfide per la sicurezza e la privacy nell'Edge AI.
• Implementa le best practice per proteggere i dispositivi e i dati edge.
• Sviluppa strategie per mitigare i rischi per la sicurezza nelle implementazioni di Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e garantisci la conformità alle normative.
• Conduci valutazioni e audit di sicurezza per le applicazioni Edge AI.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri e data scientist principianti che desiderano comprendere i fondamenti di TinyML, esplorarne le applicazioni e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui microcontrollori.

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

• Comprendere i fondamenti di TinyML e il suo significato.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale leggeri su microcontrollori e dispositivi edge.
• Ottimizzare e mettere a punto i modelli di apprendimento automatico per ridurre il consumo energetico.
• Applicare TinyML per applicazioni del mondo reale come il riconoscimento dei gesti, il rilevamento delle anomalie e l'elaborazione audio.

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.