Corso di formazione TinyML per l'agricoltura intelligente

Il TinyML consiste nell'implementare modelli di apprendimento automatico ottimizzati su dispositivi edge caratterizzati da risorse limitate.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore e svolto in modalità online o in sede, si rivolge a professionisti tecnici di livello avanzato che desiderano progettare, ottimizzare e distribuire intere pipeline TinyML.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Raccogliere, preparare e gestire set di dati per applicazioni TinyML.
• Addestrare ed ottimizzare modelli adatti a microcontrollori a basso consumo energetico.
• Convertire i modelli in formati leggeri compatibili con dispositivi edge.
• Distribuire, testare e monitorare applicazioni TinyML direttamente su hardware reale.

Struttura del corso

• Lezioni teoriche e dibattiti tecnici guidati dall’istruttore.
• Laboratori pratici ed esperimenti iterativi.
• Implementazione diretta su piattaforme basate su microcontrollori.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per adattare il programma formativo a particolari toolchain, schede hardware o processi interni, contattateci per accordi specifici.

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.

Il TinyML consiste nell’implementare modelli di apprendimento automatico su hardware dotato di risorse estremamente limitate.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti esperti che desiderano ottimizzare i modelli TinyML al fine di garantire una distribuzione rapida e poco dispendiosa in termini di memoria su dispositivi embedded.

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

• Applicare tecniche di quantizzazione, pruning e compressione per ridurre le dimensioni dei modelli senza comprometterne l’accuratezza.
• Valutare i modelli TinyML in base alla latenza, al consumo di memoria e all’efficienza energetica.
• Implementare pipeline di inferenza ottimizzate su microcontrollori e dispositivi edge.
• Valutare i compromessi tra prestazioni, accuratezza e vincoli hardware.

Formato del corso

• Lezioni frontali guidate dall’istruttore supportate da dimostrazioni tecniche.
• Esercitazioni pratiche di ottimizzazione e test comparativi sulle prestazioni.
• Implementazione diretta di pipeline TinyML in un ambiente di laboratorio controllato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, adatto a specifiche piattaforme hardware o flussi di lavoro interni, contattaci per personalizzare il programma.

Il TinyML è un approccio per l’implementazione di modelli di apprendimento automatico su dispositivi a basso consumo energetico e con risorse limitate, collocati all’estremità della rete.

Questo corso pratico e guidato da istruttori (sia online che in presenza) si rivolge a professionisti di livello avanzato desiderosi di rafforzare la sicurezza dei flussi di lavoro TinyML e di applicare tecniche volte a preservare la privacy nelle applicazioni AI distribuite ai dispositivi edge.

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

• Identificare i rischi per la sicurezza specifici delle inferenze TinyML eseguite direttamente sui dispositivi.
• Implementare misure volte a tutelare la privacy nei progetti di AI edge.
• Rafforzare i modelli TinyML e i sistemi embedded contro minacce avversarie.
• Applicare le migliori pratiche per la gestione sicura dei dati in ambienti fortemente limitati.

Modalità di svolgimento del corso

• Lezioni coinvolgenti arricchite da discussioni guidate da esperti.
• Esercizi pratici focalizzati su scenari di minaccia reali e attuali.
• Implementazione concreta mediante strumenti per la sicurezza degli embedded system e il TinyML.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Le organizzazioni possono richiedere una versione ad hoc del corso, adeguata alle proprie esigenze specifiche in materia di sicurezza e conformità normativa.

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.

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

Questo corso formativo in diretta, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello avanzato desiderosi di integrare capacità percettive e decisionali basate su TinyML nei robot autonomi, nei droni e nei sistemi di controllo intelligenti.

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

• Progettare modelli TinyML ottimizzati per applicazioni robotiche.
• Implementare pipeline percettive sul dispositivo, utili per l’autonomia in tempo reale.
• Integrare TinyML nei framework di controllo robotico esistenti.
• Distribuire e testare modelli AI leggeri su piattaforme hardware embedded.

Modalità del corso

• Lezioni tecniche affiancate da discussioni interattive.
• Laboratori pratici incentrati su compiti tipici della robotica embedded.
• Esercitazioni applicative che simulano scenari reali di autonomia.

Opzioni di personalizzazione del corso

• È possibile personalizzare il programma in base alle specifiche esigenze delle organizzazioni, su richiesta.

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.

Il TinyML rappresenta l’integrazione dell’apprendimento automatico in dispositivi indossabili e medici a basso consumo energetico e con risorse limitate.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore e svolto online o in presenza, è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano implementare soluzioni TinyML per il monitoraggio sanitario e le applicazioni diagnostiche.

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

• Progettare e distribuire modelli TinyML per l’elaborazione in tempo reale dei dati sanitari.
• Raccogliere, pre-elaborare e interpretare i dati provenienti da biosensori al fine di ottenere informazioni utili grazie all’IA.
• Ottimizzare i modelli affinché siano adatti a dispositivi indossabili con limitate risorse energetiche e di memoria.
• Valutare la rilevanza clinica, l’affidabilità e la sicurezza dei risultati ottenuti grazie all’utilizzo del TinyML.

Modalità del corso

• Lezioni accompagnate da dimostrazioni dal vivo e discussioni interattive.
• Esercitazioni pratiche con dati provenienti da dispositivi indossabili e framework TinyML.
• Attività di implementazione svolte in un ambiente laboratoriale guidato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per corsi su misura, adatti a specifici dispositivi sanitari o processi normativi, vi invitiamo a contattarci per definire insieme il programma.

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.

TinyML è un approccio di machine learning ottimizzato per dispositivi di piccole dimensioni e con risorse limitate.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a principianti e persone di livello intermedio che desiderano sviluppare applicazioni TinyML utilizzando Raspberry Pi, Arduino e altri microcontroller simili.

Al termine del corso, i partecipanti acquisiranno le competenze necessarie per:

• Raccogliere e preparare dati adatti ai progetti TinyML.
• Addestrare e ottimizzare modelli di machine learning di piccole dimensioni per l’utilizzo su microcontroller.
• Distribuire modelli TinyML su Raspberry Pi, Arduino e altre schede compatibili.
• Creare prototipi completi di intelligenza artificiale integrati nei dispositivi embedded.

Struttura del corso

• Presentazioni guidate dall’istruttore e discussioni mirate.
• Esercizi pratici ed esperimenti diretti.
• Lavoro in laboratorio dal vivo su hardware reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richieste specifiche legate al vostro hardware o utilizzo previsto, vi invitiamo a contattarci per concordare un programma su misura.