Cursos de TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
TinyML is revolutionizing AI by enabling ultra-low-power machine learning on microcontrollers and resource-constrained edge devices.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Programa do Curso
Introduction to TinyML
- What is TinyML?
- Why run AI on microcontrollers?
- Challenges and benefits of TinyML
Setting Up the TinyML Development Environment
- Overview of TinyML toolchains
- Installing TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Working with Arduino IDE and Edge Impulse
Building and Deploying TinyML Models
- Training AI models for TinyML
- Converting and compressing AI models for microcontrollers
- Deploying models on low-power hardware
Optimizing TinyML for Energy Efficiency
- Quantization techniques for model compression
- Latency and power consumption considerations
- Balancing performance and energy efficiency
Real-Time Inference on Microcontrollers
- Processing sensor data with TinyML
- Running AI models on Arduino, STM32, and Raspberry Pi Pico
- Optimizing inference for real-time applications
Integrating TinyML with IoT and Edge Applications
- Connecting TinyML with IoT devices
- Wireless communication and data transmission
- Deploying AI-powered IoT solutions
Real-World Applications and Future Trends
- Use cases in healthcare, agriculture, and industrial monitoring
- The future of ultra-low-power AI
- Next steps in TinyML research and deployment
Summary and Next Steps
Requisitos
- An understanding of embedded systems and microcontrollers
- Experience with AI or machine learning fundamentals
- Basic knowledge of C, C++, or Python programming
Audience
- Embedded engineers
- IoT developers
- AI researchers
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Cursos Relacionados
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de telecomunicações de nível intermediário, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram os aplicativos Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto em Edge AI.
- Implantar modelos de IA otimizados para aplicativos de baixa latência em ambientes 5G.
- Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real usando conetividade Edge AI e 5G.
- Otimizar as cargas de trabalho de IA para um desempenho eficiente em dispositivos de ponta.
Advanced Edge AI Techniques
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais, pesquisadores e desenvolvedores de IA de nível avançado que desejam dominar os últimos avanços em Edge AI, otimizar seus modelos de IA para implantação de borda e explorar aplicativos especializados em vários setores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Explore técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização do modelo Edge AI.
- Implementar estratégias de ponta para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
- Utilize ferramentas e estruturas especializadas para aplicativos avançados de Edge AI.
- Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de IA do Edge.
- Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes na IA de borda.
- Abordar considerações éticas e de segurança avançadas em implantações de Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
- Configure e configure o ambiente de computação de borda.
- Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
- Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
- Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
- Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível avançado, engenheiros de IA e desenvolvedores de IoT que desejam implementar medidas de segurança robustas e estratégias de resiliência para sistemas Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os riscos e vulnerabilidades de segurança em Edge AI implantações.
- Implementar técnicas de encriptação e autenticação para proteção de dados.
- Projete arquiteturas resilientes Edge AI que podem resistir a ameaças cibernéticas.
- Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de borda.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de agritech de nível iniciante a intermediário, especialistas em IoT e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implantar soluções Edge AI para agricultura inteligente.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel do Edge AI na agricultura de precisão.
- Implementar sistemas de monitorização de culturas e gado orientados para a IA.
- Desenvolver soluções automatizadas de irrigação e sensoriamento ambiental.
- Otimizar a eficiência agrícola usando análises Edge AI em tempo real.
Edge AI in Autonomous Systems
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de robótica de nível intermediário, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel e os benefícios da Edge AI em sistemas autónomos.
- Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
- Implementar soluções Edge AI em veículos autónomos, drones e robótica.
- Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
- Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações autónomas de IA.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de TI que desejam obter uma compreensão abrangente do Edge AI do conceito à implementação prática, incluindo configuração e implantação.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI.
- Desenvolva, treine e otimize os modelos do Edge AI.
- Implantar e gerenciar aplicativos do Edge AI.
- Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
- Abordar considerações éticas e práticas recomendadas na implementação da Edge AI.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de visão computacional de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos de Edge AI e suas aplicações em visão computacional.
- Implantar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
- Use estruturas como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para implantação de modelo.
- Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência de baixa latência.
Edge AI for Financial Services
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de finanças de nível intermediário, desenvolvedores de fintech e especialistas em IA que desejam implementar soluções Edge AI em serviços financeiros.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
- Implemente sistemas de deteção de fraude usando o Edge AI.
- Melhore o atendimento ao cliente por meio de soluções orientadas por IA.
- Aplique o Edge AI para gerenciamento de riscos e tomada de decisões.
- Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes financeiros.
Edge AI for Healthcare
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de saúde.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
- Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos de saúde.
- Implementar soluções Edge AI em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
- Conceber e implementar sistemas de monitorização de doentes utilizando a IA de ponta.
- Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações de IA na área da saúde.
Edge AI in Industrial Automation
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros industriais de nível intermediário, profissionais de manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções Edge AI em automação industrial.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI na automação industrial.
- Implementar soluções de manutenção preditiva usando o Edge AI.
- Aplique técnicas de IA para controle de qualidade nos processos de fabricação.
- Otimize os processos industriais usando o Edge AI.
- Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes industriais.
Edge AI for IoT Applications
14 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais do setor que desejam aproveitar o Edge AI para aprimorar os aplicativos de IoT com recursos inteligentes de processamento e análise de dados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
- Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
- Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
- Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
- Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de sistemas embarcados de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos de TinyML e seus benefícios para aplicativos de IA de ponta.
- Configure um ambiente de desenvolvimento para projetos TinyML.
- Treine, otimize e implante modelos de IA em microcontroladores de baixa potência.
- Usar TensorFlow Lite e Edge Impulse para implementar aplicações TinyML do mundo real.
- Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.
Introduction to TinyML
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de nível iniciante e cientistas de dados que desejam entender os fundamentos do TinyML, explorar seus aplicativos e implantar modelos de IA em microcontroladores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos de TinyML e seu significado.
- Implante modelos de IA leves em microcontroladores e dispositivos de borda.
- Otimize e ajuste os modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
- Aplicar TinyML para aplicações do mundo real, como reconhecimento de gestos, deteção de anomalias e processamento de áudio.
TinyML for IoT Applications
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IoT de nível intermediário, engenheiros incorporados e profissionais de IA que desejam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicativos de sensores inteligentes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do TinyML e suas aplicações na IoT.
- Configure um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos de IoT.
- Desenvolver e implantar modelos ML em microcontroladores de baixa potência.
- Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias usando TinyML.
- Otimizar os modelos TinyML para uma utilização eficiente da energia e da memória.