Roma

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TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

 21 ore
This instructor-led, live training in Roma (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.
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TinyML for IoT Applications

 21 ore
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Roma (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.
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Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

 21 ore
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Roma (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.
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Introduction to TinyML

 14 ore
Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Roma (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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Corsi in Arrivo

TinyML for IoT Applications

2025-06-09 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

TinyML for IoT Applications

2025-06-23 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

2025-07-07 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

TinyML for IoT Applications

2025-07-21 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

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