Erstellung end-to-end TinyML-Pipelines Schulung

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler mittleren Kenntnisstands, die Maschinenlernmodelle auf Mikrocontrollern mithilfe von TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML sowie dessen Vorteile für Edge-AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle für leistungsschwache Mikrocontroller zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
• TensorFlow Lite sowie Edge Impulse zur Umsetzung realer TinyML-Anwendungen einzusetzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichernutzung zu optimieren.

Bei TinyML handelt es sich um die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen auf Hardware mit stark begrenzten Ressourcen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die TinyML-Modelle so optimieren möchten, dass sie mit geringer Latenz und minimalem Speicherverbrauch auf eingebetteten Systemen eingesetzt werden können.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Quantisierungs-, Pruning- sowie Kompressionsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die Genauigkeit einzuschränken.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherbedarf und Energieeffizienz zu bewerten.
• Optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten zu implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit sowie hardwarebedingten Einschränkungen zu treffen.

Ablauf des Kurses

• Dozentenführte Präsentationen, ergänzt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Übungen zur Optimierung sowie vergleichende Leistungstests.
• Einführungspraxis zur Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training für bestimmte Hardwareplattformen oder interne Abläufe wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung des Programms.

TinyML ist ein Ansatz zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, rechenleistungsbegrenzten Geräten am Netzwerkrand.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Sicherheitsmechanismen für TinyML-Pipelines einrichten und datenschutzfreundliche Verfahren in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Die spezifischen Sicherheitsrisiken bei der Inferenz von TinyML-Modellen auf Endgeräten erkennen.
• Datenschutzmaßnahmen für Edge-AI-Systeme umsetzen.
• TinyML-Modelle sowie eingebettete Systeme gegen Angriffe absichern.
• Bewährte Praktiken für den sicheren Umgang mit Daten in rechenbegrenzten Umgebungen anwenden.

Ablauf des Kurses

• Ansprechende Vorträge, ergänzt durch fachliche Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Fokus auf reale Bedrohungsszenarien.
• Hands-on-Implementierung mittels Werkzeugen für Sicherheit und TinyML in eingebetteten Systemen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können eine maßgeschneiderte Version dieses Trainings anfordern, die genau auf ihre Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zugeschnitten ist.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mit Grundkenntnissen, die die Grundlagen von TinyML kennenlernen, dessen Anwendungsmöglichkeiten erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen von TinyML sowie deren Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten einzusetzen.
• Maschinell lernende Modelle hinsichtlich geringen Stromverbrauchs zu optimieren und fein abzustimmen.
• TinyML für reale Anwendungen wie Gestenerkennung, Fehlererkennung sowie Audioverarbeitung einzusetzen.

TinyML ist ein Framework zur Implementierung von maschinellen Lernmodellen auf energieeffizienten Mikrocontrollern sowie eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und bei autonomen Systemen zum Einsatz kommen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an professionelle Experten auf fortgeschrittenem Niveau, die TinyML-basierte Wahrnehmungs- und Entscheidungsmechanismen in autonomen Robotern, Drohnen sowie intelligenten Steuerungssystemen integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• optimierte TinyML-Modelle für roboterische Anwendungen zu entwerfen.
• lokale Wahrnehmungspipelines zur Realisierung einer Echtzeit-Autonomie umzusetzen.
• TinyML in bestehende robotische Steuerungsumgebungen zu integrieren.
• leistungsoptimierte KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen zu deployen und zu testen.

Aufbau des Kurses

• Fachliche Vorträge kombiniert mit interaktiven Diskussionen.
• praxisorientierte Laboreinheiten, die sich auf robotische Aufgaben im Bereich der Embedded-Technik konzentrieren.
• realitätsnahe Übungen zur Simulation von autonomen Arbeitsabläufen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Auf Wunsch kann der Inhalt des Kurses an spezifische robotische Anforderungen und Systeme der jeweiligen Organisation angepasst werden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Embedded-Ingenieure, IoT-Entwickler sowie KI-Forscher, die TinyML-Techniken zur Implementierung energieeffizienter KI-Anwendungen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• Die Inferenz ausführungsprozesse der KI so zu optimieren, dass der Stromverbrauch minimiert wird.
• TinyML nahtlos in reale IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energiesparende und rechenmäßig begrenzte tragbare sowie medizinische Geräte.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnose im Gesundheitsbereich implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Entwurf und Bereitstellung von TinyML-Modellen zur Echtzeit-Verarbeitung gesundheitsbezogener Daten.
• Erfassung, Vorverarbeitung sowie Auswertung von Biosensordaten für datengestützte medizinische Einsichten.
• Optimierung von Modellen für Geräte mit begrenztem Energiebedarf und geringem Speicherplatz.
• Bewertung der klinischen Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit der durch TinyML erzeugten Ergebnisse.

Ablauf des Kurses

• Vorträge, ergänzt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Arbeit mit Daten von tragbaren Geräten sowie TinyML-Frameworks.
• Umsetzungsaufgaben in einer begleiteten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder behördliche Vorgaben abgestimmt sind, wenden Sie sich bitte an uns, damit wir das Programm entsprechend gestalten können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure sowie KI-Praktiker, die TinyML für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und intelligente Sensoranwendungen nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Die Grundlagen von TinyML sowie dessen Einsatzmöglichkeiten im IoT-Umfeld verstehen.
• Eine geeignete Entwicklungsumgebung für TinyML in IoT-Projekten einrichten.
• Maschinenlernmodelle für energieeffiziente Mikrocontroller entwickeln und bereitstellen.
• Vorausschauende Wartung sowie Anomalieerkennung mithilfe von TinyML umsetzen.
• TinyML-Modelle so optimieren, dass sie wenig Energie verbrauchen und wenig Speicher benötigen.

TinyML ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der speziell für kleine Geräte mit begrenzten Ressourcen optimiert wurde.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger sowie fortgeschrittene Teilnehmer, die eigene TinyML-Anwendungen mithilfe von Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Nach Abschluss des Kurses verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Das Sammeln und Vorbereiten von Daten für TinyML-Projekte.
• Das Trainieren und Optimieren kleiner maschineller Lernsysteme für den Einsatz auf Mikrocontrollern.
• Die Implementierung von TinyML-Modellen auf Raspberry Pi, Arduino sowie verwandten Plattformen.
• Die Entwicklung kompletter Prototypen für eingebettete KI-Anwendungen.

Ablauf des Kurses

• Vorstellungen durch den Instruktor sowie moderierte Diskussionen.
• Praktische Übungen und aktives Experimentieren.
• Umsetzung von Projekten in einem Live-Labor unter Verwendung echter Hardware.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre spezifische Hardware oder Anwendungssituation zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

TinyML ist ein Framework zur Implementierung von maschinellen Lernmodellen auf energieeffizienten Geräten mit begrenzten Ressourcen direkt im Feldeinsatz.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Levels, die TinyML-Techniken nutzen möchten, um smarte Lösungen für die Landwirtschaft zu entwickeln, welche Automatisierung und ein besseres Verständnis der Umweltbedingungen fördern.

Nach Abschluss dieses Programms werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• TinyML-Modelle für landwirtschaftliche Sensoranwendungen zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-KI in IoT-Ökosysteme zu integrieren, um die automatische Überwachung von Kulturen zu ermöglichen.
• Spezielle Werkzeuge zur Trainierung und Optimierung leichtgewichtiger Modelle einzusetzen.
• Arbeitsabläufe für präzise Bewässerung, Schädlingserkennung sowie die Analyse von Umweltdaten zu entwickeln.

Ablauf des Kurses

• Angeleitete Präsentationen sowie praxisnahe technische Diskussionen.
• Übungen zur Anwendung unter Verwendung realer Datensätze und Geräte.
• Praktische Versuche in einer unterstützten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Für eine auf spezifische landwirtschaftliche Systeme zugeschnittene Schulung wenden Sie sich bitte an uns, damit wir das Programm maßschneidern können.