Corso di formazione TinyML for Smart Agriculture

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.

TinyML è la pratica di implementare modelli di apprendimento automatico su hardware a risorse altamente limitate.

Questo training guidato dal docente (online o in loco) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano ottimizzare i modelli TinyML per una distribuzione ad alta prestazione e bassa latenza su dispositivi embedded.

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

• Applicare tecniche di quantizzazione, pruning e compressione per ridurre la dimensione del modello senza sacrificare l'accuratezza.
• Benchmarking dei modelli TinyML in termini di latenza, consumo di memoria ed efficienza energetica.
• Implementare pipeline di inferenza ottimizzate su microcontrollori e dispositivi periferici.
• Valutare i compromessi tra prestazioni, accuratezza e vincoli hardware.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dal docente supportate da dimostrazioni tecniche.
• Esercizi pratici di ottimizzazione e test comparativo delle prestazioni.
• Implementazione pratica di pipeline TinyML in un ambiente di laboratorio controllato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato in linea con piattaforme hardware specifiche o flussi di lavoro interni, contattateci per personalizzare il programma.

TinyML è un approccio per il deploy di modelli di machine learning su dispositivi a basso consumo energetico e risorse limitate operanti ai margini della rete.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano proteggere le pipeline TinyML e implementare tecniche per la preservazione della privacy nelle applicazioni AI al margine.

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

• Identificare i rischi di sicurezza specifici dell'inferenza TinyML su dispositivo.
• Implementare meccanismi per la preservazione della privacy nelle implementazioni AI al margine.
• Rafforzare i modelli TinyML e i sistemi embedded contro le minacce avversarie.
• Applicare le best practice per la gestione sicura dei dati in ambienti a risorse limitate.

Formato del Corso

• Lezioni coinvolgenti supportate da discussioni guidate dagli esperti.
• Esercizi pratici che enfatizzano scenari di minaccia reali.
• Implementazione pratica utilizzando strumenti di sicurezza embedded e TinyML.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere una versione personalizzata di questa formazione per allinearsi alle loro specifiche esigenze di sicurezza e conformità.

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.

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

Questo training guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano integrare capacità basate su TinyML di percezione e presa decisionale nei robot autonomi, droni e sistemi di controllo intelligenti.

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

• Progettare modelli TinyML ottimizzati per applicazioni robotiche.
• Implementare pipeline di percezione on-device per l'autonomia in tempo reale.
• Integrare TinyML nei framework di controllo robotico esistenti.
• Distribuire e testare modelli AI leggeri su piattaforme hardware embedded.

Formato del Corso

• Lezioni tecniche combinate con discussioni interattive.
• Laboratori pratici focalizzati su compiti di robotica embedded.
• Esercizi pratici che simulano flussi di lavoro autonomi del mondo reale.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per ambienti robotici specifici dell'organizzazione, la personalizzazione può essere richiesta su richiesta.

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.

TinyML è l'integrazione dell'apprendimento automatico in dispositivi wearables e medici a basso consumo di energia, con risorse limitate.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o in loco) è rivolta a professionisti intermedi che desiderano implementare soluzioni TinyML per applicazioni di monitoraggio e diagnosi nella sanità.

Dopo aver completato questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e distribuire modelli TinyML per il processing in tempo reale dei dati sanitari.
• Raccogliere, preprocessare e interpretare i dati dei biosensori per acquisire intuizioni guidate dall'IA.
• Ottimizzare i modelli per dispositivi wearables a basso consumo di energia e con memoria limitata.
• Valutare la rilevanza clinica, affidabilità e sicurezza delle uscite guidate da TinyML.

Formato del Corso

• Lezioni supportate da dimostrazioni live e discussioni interattive.
• Pratica pratica con dati di dispositivi wearables e framework TinyML.
• Esercizi di implementazione in un ambiente lab guidato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per una formazione personalizzata che si allinea a dispositivi sanitari specifici o workflow regolatori, contattaci per personalizzare il programma.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare TinyML per applicazioni di manutenzione predittiva, rilevamento di anomalie e sensori intelligenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell'IoT.
• Impostare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli ML su microcontrollori a basso consumo.
• Implementare la manutenzione predittiva e il rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un utilizzo efficiente di energia e memoria.