TinyML Formazione in Torino

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 guidata da un istruttore su Torino 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.

Questa formazione guidata da un istruttore in Torino 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 training dal vivo con istruttore in Torino 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 di 21 ore con istruttore in Torino permette ai professionisti di livello intermedio di implementare il TinyML per l'agricoltura intelligente. Si impara a costruire modelli leggeri, integrare l'edge AI con l'IoT e ottimizzare i sistemi per l'irrigazione di precisione e il rilevamento dei parassiti in un ambiente di laboratorio hands-on.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Torino, 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.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore, in Torino 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.

Questo corso formativo guidato da istruttori in Torino (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.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Torino (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.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Torino (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.