Online TinyML Training in Italia

This instructor-led, live training in Italia (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 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.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (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 Italia (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.