Corso di formazione TinyML: Esecuzione di AI su dispositivi edge a consumo energetico estremamente ridotto

Questo corso formativo dal vivo, condotto da istruttori Italia (online o in presenza), si rivolge a professionisti delle telecomunicazioni di livello intermedio, ingegneri dell’intelligenza artificiale e specialisti dell’IoT che desiderano comprendere come le reti 5G possano accelerare lo sviluppo di applicazioni basate su Edge AI.

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

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto sull’Edge AI.
• Implementare modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per applicazioni a bassa latenza negli ambienti 5G.
• Realizzare sistemi in grado di prendere decisioni in tempo reale mediante l’utilizzo combinato di Edge AI e connettività 5G.
• Ottimizzare i carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale per garantirne un funzionamento efficiente sui dispositivi edge.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Italia (online o in presenza), è rivolto a professionisti esperti di AI, ricercatori e sviluppatori che desiderano padroneggiare le ultime innovazioni nel campo dell’AI all’edge, ottimizzare i propri modelli per l’implementazione su dispositivi edge ed esplorare applicazioni specialistiche in diversi settori.

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

• Approfondire le tecniche avanzate per lo sviluppo e l’ottimizzazione dei modelli AI all’edge.
• Implementare strategie innovative per la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge.
• Utilizzare strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di AI all’edge.
• Ottimizzare le prestazioni ed l’efficienza delle soluzioni basate su AI all’edge.
• Esplorare casi d’uso innovativi e tendenze emergenti nell’ambito dell’AI all’edge.
• Affrontare le questioni etiche e di sicurezza più complesse legate all’implementazione di AI all’edge.

Questa formazione live, guidata da un docente in Italia (online o in sede), è rivolta a sviluppatori, data scientist e appassionati di tecnologia di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nel deployment di modelli di AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

A fine formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i relativi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di AI per il deployment su edge.
• Implementare soluzioni di AI pratiche su dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli deployment su edge.
• Affrontare considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Questa formazione guidata da un istruttore su Italia offre ai professionisti avanzati le competenze per progettare, ottimizzare e distribuire pipeline TinyML complete. I partecipanti impareranno a raccogliere dati, addestrare modelli a basso consumo e testare applicazioni nel mondo reale attraverso lab pratici.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti avanzati nel campo della sicurezza informatica, ingegneri dell’IA e sviluppatori IoT desiderosi di implementare misure di sicurezza efficaci e strategie di resilienza per i sistemi Edge AI.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i rischi e le vulnerabilità legati all’implementazione dei sistemi Edge AI.
• Applicare tecniche di crittografia e autenticazione per la protezione dei dati.
• Progettare architetture Edge AI resilienti in grado di resistere a attacchi informatici.
• Utilizzare strategie sicure per il deployment dei modelli di intelligenza artificiale negli ambienti edge.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è indirizzato a ingegneri di sistemi embedded e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano implementare modelli di machine learning su microcontrollori con l’ausilio di TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche e pratiche di TinyML e i suoi vantaggi applicativi.
• Configurare correttamente l’ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su dispositivi a basso consumo energetico.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per sviluppare applicazioni concrete in campo TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI tenendo conto delle limitazioni energetiche e della capacità di memoria dei dispositivi.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore, in Italia prepara i professionisti avanzati all'ottimizzazione dei modelli TinyML per dispositivi embedded con risorse limitate. I partecipanti applicheranno la quantizzazione e la potatura, implementeranno pipeline di inferenza a bassa latenza e eseguiranno benchmark delle prestazioni rispetto ai limiti di memoria ed energia.

Questa formazione guidata da un istruttore in Italia prepara i professionisti avanzati a proteggere le pipeline TinyML sui dispositivi edge. Imparerai a implementare tecniche di preservazione della privacy, a rafforzare i modelli contro le minacce avversarie e ad applicare le best practice per la gestione sicura dei dati in ambienti con risorse limitate.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), è indirizzato a ingegneri e data scientist alle prime armi che desiderano comprendere i fondamenti di TinyML, esplorarne le applicazioni e distribuire modelli AI su microcontrollori.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e la sua importanza.
• Distribuire modelli AI ottimizzati su microcontrollori e dispositivi edge.
• Ottimizzare e perfezionare i modelli di machine learning affinché consumino poca energia.
• Applicare TinyML in scenari reali, come il riconoscimento dei gesti, il rilevamento delle anomalie e l’elaborazione audio.

Questo training dal vivo con istruttore in Italia insegna ai professionisti avanzati come integrare TinyML nella robotica autonoma. I partecipanti progetteranno modelli ottimizzati, implementeranno pipeline di percezione on-device e deployeranno AI leggera su hardware embedded per l'autonomia in tempo reale.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Italia, copre l'implementazione di soluzioni TinyML per il monitoraggio e la diagnostica sanitaria. I partecipanti impareranno a progettare modelli per i dati sanitari in tempo reale, a ottimizzarli per dispositivi indossabili a basso consumo e a garantire l'affidabilità clinica. Include esercizi di laboratorio pratici.

Questo corso formativo guidato da istruttori in Italia (online o presenziale) è indirizzato a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell’AI che desiderano implementare TinyML per la manutenzione predittiva, il rilevamento delle anomalie e le applicazioni basate su sensori intelligenti.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell’ambito IoT.
• Configurare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare ed distribuire modelli ML su microcontrollori a bassissimo consumo energetico.
• Implementare soluzioni di manutenzione predittiva e rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un uso efficiente di energia e memoria.

Questo corso di 21 ore con istruttore in Italia permette ai professionisti di livello intermedio di implementare il TinyML per l'agricoltura intelligente. Si impara a costruire modelli leggeri, integrare l'edge AI con l'IoT e ottimizzare i sistemi per l'irrigazione di precisione e il rilevamento dei parassiti in un ambiente di laboratorio hands-on.