Corso di formazione TinyML per Applicazioni IoT

Approfondisci il regno innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplora architetture sofisticate e affronta le sfide dell'integrazione, preparandoti a sfruttare tutto il potenziale dell'edge computing in una varietà di ambienti aziendali. Acquisisci esperienza in strumenti e metodologie all'avanguardia per implementare, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

Questo corso guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a professionisti IT e manager aziendali di livello intermedio che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e del computing periferico (edge) per migliorare l'efficienza, la gestione delle decisioni in tempo reale e l'innovazione in vari settori industriali.

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

• Comprendere i principi dell'IoT e del computing periferico (edge) e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare casi d'uso per l'IoT e il computing periferico nei settori della produzione, logistica ed energia.
• Distinguere tra architetture di computing periferico (edge) e cloud e i loro scenari di distribuzione.
• Implementare soluzioni di computing periferico per la manutenzione predittiva e la gestione delle decisioni in tempo reale.

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 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 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 corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a product manager e sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing per decentralizzare la gestione dei dati per ottenere prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

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

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

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

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

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, tenuto da un instruttore (online o in sede), è rivolto a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori AI che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

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

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni AI ai bordo della rete.
• Configurare un ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su microcontrollori a bassa potenza.
• Utilizzare TensorFlow Lite e Edge Impulse per implementare applicazioni reali di TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI per l'efficienza energetica e le limitazioni di memoria.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a conoscere i vari aspetti di NB-IoT (noto anche come LTE Cat NB1) durante lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su NB-IoT di esempio.

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

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come si adattano insieme per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppa una semplice applicazione per tracciare NB-IoT dispositivi.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre la gestione dei dispositivi, la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati per la tua soluzione IoT.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare ThingsBoard nelle loro soluzioni IoT.

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

• Installazione e configurazione ThingsBoard
• Comprendere i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integrazione ThingsBoard con Kafka per l'instradamento dei dati del dispositivo di telemetria
• Integrazione di ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

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.