TinyML for IoT Applications Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot telekomfagfolk på middels nivå, AI-ingeniører og IoT-spesialister som ønsker å utforske hvordan 5G nettverk akselererer Edge AI applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Distribuer AI-modeller optimalisert for applikasjoner med lav latens i 5G miljøer.
• Implementer sanntids beslutningstakingssystemer ved å bruke Edge AI og 5G tilkobling.
• Optimaliser AI-arbeidsbelastninger for effektiv ytelse på avanserte enheter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på avanserte enheter for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle cybersikkerhetseksperter på avansert nivå, AI-ingeniører og IoT-utviklere som ønsker å implementere robuste sikkerhetstiltak og robusthetsstrategier for Edge AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Edge AI distribusjoner.
• Implementer kryptering og autentiseringsteknikker for databeskyttelse.
• Design spenstige Edge AI arkitekturer som kan motstå cybertrusler.
• Bruk sikre AI-modellimplementeringsstrategier i edge-miljøer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk og bedriftsledere på middels nivå som ønsker å forstå potensialet til IoT og edge computing for å muliggjøre effektivitet, sanntidsbehandling og innovasjon i ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifiser brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjons-, logistikk- og energisektorene.
• Skille mellom edge- og cloud computing-arkitekturer og distribusjonsscenarier.
• Implementer edge computing-løsninger for prediktivt vedlikehold og sanntids beslutningstaking.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot agritech-fagfolk på nybegynnernivå til middels, IoT-spesialister og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og distribuere Edge AI løsninger for smart landbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i presisjonslandbruk.
• Implementer AI-drevne avlings- og husdyrovervåkingssystemer.
• Utvikle automatiserte vannings- og miljøsensorløsninger.
• Optimaliser jordbrukseffektiviteten ved å bruke sanntidsanalyse Edge AI.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels nivå, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative autonome systemløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuer AI-modeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.
• Implementer Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Design og optimaliser kontrollsystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i autonome AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktledere og utviklere som ønsker å bruke Edge Computing til å desentralisere dataadministrasjon for raskere ytelse, ved å utnytte smarte enheter plassert på kildenettverket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og fordelene ved Edge Computing.
• Identifiser brukstilfellene og eksemplene der Edge Computing kan brukes.
• Design og bygg Edge Computing løsninger for raskere databehandling og reduserte driftskostnader.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot embedded-systemingeniører på mellomnivå og AI-utviklere som ønsker å distribuere maskinlæringsmodeller på mikrokontrollere ved hjelp av TensorFlow Lite og Edge Impulse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dets fordeler for avanserte AI-applikasjoner.
• Sett opp et utviklingsmiljø for TinyML prosjekter.
• Tren, optimaliser og distribuer AI-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Bruk TensorFlow Lite og Edge Impulse til å implementere virkelige TinyML-applikasjoner.
• Optimaliser AI-modeller for strømeffektivitet og minnebegrensninger.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om de ulike aspektene ved NB-IoT (også kjent som LTE Cat NB1) når de utvikler og distribuerer en prøve NB-IoT-basert applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifiser de forskjellige komponentene i NB-IoT og hvordan de passer sammen for å danne et økosystem.
• Forstå og forklar sikkerhetsfunksjonene innebygd i NB-IoT-enheter.
• Utvikle en enkel applikasjon for å spore NB-IoT enheter.

ThingsBoard er en åpen kildekode IoT-plattform som tilbyr enhetsadministrasjon, datainnsamling, prosessering og visualisering for din IoT-løsning.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan integrere ThingsBoard i sine IoT-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer ThingsBoard
• Forstå det grunnleggende om ThingsBoard funksjoner og arkitektur
• Bygg IoT-applikasjoner med ThingsBoard
• Integrer ThingsBoard med Kafka for dataruting for telemetrienheter
• Integrer ThingsBoard med Apache Spark for dataaggregering fra flere enheter

Publikum

• Programvareingeniører
• Maskinvareingeniører
• Utviklere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører og dataforskere på nybegynnernivå som ønsker å forstå TinyML grunnleggende, utforske applikasjonene deres og distribuere AI-modeller på mikrokontrollere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dens betydning.
• Distribuer lette AI-modeller på mikrokontrollere og edge-enheter.
• Optimaliser og finjuster maskinlæringsmodeller for lavt strømforbruk.
• Bruk TinyML for virkelige applikasjoner som bevegelsesgjenkjenning, avviksdeteksjon og lydbehandling.

This instructor-led, live training in Norge (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.