Corso di formazione TinyML per l'agricoltura intelligente

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 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.

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.