Corso di formazione TinyML per applicazioni IoT

Con questo corso avanzato si può esplorare in profondità il mondo innovativo del computing periferico. Si studiano architetture sofisticate e le sfide di integrazione, preparando i partecipanti a sfruttarne appieno il potenziale nei diversi contesti aziendali. Si acquisiscono competenze riguardo strumenti e metodologie all’avanguardia per implementare, gestire ed ottimizzare soluzioni computing periferico in linea con le esigenze settoriali specifiche.

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.

Si tratta di un corso pratico tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), rivolto a professionisti IT e manager aziendali con una competenza intermedia, interessati a comprendere il potenziale dell’IoT e del computing distribuito per migliorare l’efficienza operativa, elaborare dati in tempo reale e stimolare l’innovazione nei diversi settori.

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

• Comprendere i principi fondamentali dell’IoT e del computing distribuito nonché il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare gli scenari d’utilizzo dell’IoT e del computing distribuito nei settori della produzione, della logistica e dell’energia.
• Distinguere tra le architetture di computing distribuito e cloud e i relativi modelli di implementazione.
• Implementare soluzioni basate sul computing distribuito per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

In questo corso completo si sfrutta il potenziale trasformativo dell’AI grazie all’agilità offerta dall’elaborazione edge. I partecipanti impareranno a distribuire modelli AI direttamente sui dispositivi edge, approfondendo le architetture CNN fino alle tecniche più avanzate di distillazione della conoscenza e apprendimento federato. Grazie a esercitazioni pratiche, acquisiranno competenze fondamentali per ottimizzare l’efficienza dei modelli AI in contesti che richiedono elaborazione e decisioni in tempo reale ai margini della rete.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Italia (online o in sede), si rivolge a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti del settore desiderosi di utilizzare l'Edge AI per potenziare le applicazioni IoT grazie ad analisi intelligenti dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e il suo utilizzo nell'ambito IoT.
• Configurare correttamente gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge destinati alle applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la presa di decisioni nei sistemi IoT.
• Integrare l'Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le best practice nell'ambito dell'utilizzo dell'Edge AI per le applicazioni IoT.

Acquisite solide competenze nella progettazione e gestione di un’infrastruttura edge computing affidabile. Scoprirete le caratteristiche delle infrastrutture cloud ibride aperte, come distribuire i workload tra diversi ambienti cloud e garantire flessibilità nonché ridondanza. Questo corso fornisce conoscenze essenziali per creare un’infrastruttura scalabile e sicura in grado di rispondere alle esigenze dinamiche delle moderne applicazioni basate sul Edge Computing.

Questo corso intensivo guidato da istruttori in Italia (online o in sede) si rivolge a professionisti di livello intermedio desiderosi di utilizzare l’Apprendimento Federato per ottimizzare le soluzioni IoT e di calcolo edge.

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

• Comprendere i principi e i vantaggi dell’Apprendimento Federato nell’IoT e nel calcolo edge.
• Implementare modelli di Apprendimento Federato su dispositivi IoT per un’elaborazione AI decentralizzata.
• Ridurre la latenza e potenziare le capacità decisionali in tempo reale negli ambienti di calcolo edge.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

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.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore ed erogato in modalità online o in presenza, è rivolto a ingegneri embedded di livello intermedio, sviluppatori IoT e ricercatori AI che desiderano implementare tecniche TinyML per applicazioni basate su intelligenza artificiale su hardware a basso consumo.

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

• Comprendere i concetti fondamentali di TinyML e dell’AI su dispositivi edge.
• Distribuire modelli AI leggeri sui microcontrollori.
• Ottimizzare l’inferenza AI per ridurre al minimo il consumo energetico.
• Integrare TinyML in applicazioni IoT reali.

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.