Online or onsite, instructor-led live TinyML training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use machine learning on ultra-low-power devices to enable AI-driven applications in resource-constrained environments.
TinyML training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live TinyML trainings in Milano can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
This instructor-led, live training in Milano (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
Optimize AI inference for low-power consumption.
Integrate TinyML with real-world IoT applications.
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (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.
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite ed Edge Impulse.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.
Impostare un ambiente di sviluppo per i progetti TinyML.
Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su microcontrollori a basso consumo.
Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per implementare applicazioni TinyML del mondo reale.
Ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'efficienza energetica e i limiti di memoria.
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a ingegneri e data scientist principianti che desiderano comprendere i fondamenti di TinyML, esplorarne le applicazioni e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui microcontrollori.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i fondamenti di TinyML e il suo significato.
Distribuisci modelli di intelligenza artificiale leggeri su microcontrollori e dispositivi edge.
Ottimizzare e mettere a punto i modelli di apprendimento automatico per ridurre il consumo energetico.
Applicare TinyML per applicazioni del mondo reale come il riconoscimento dei gesti, il rilevamento delle anomalie e l'elaborazione audio.
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