Curso 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
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.
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 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.
Edge AI for Smart Cities
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a planejadores urbanos de nível intermediário, engenheiros civis e gerentes de projetos de cidades inteligentes que desejam aproveitar o Edge AI para iniciativas de cidades inteligentes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI em infraestruturas de cidades inteligentes.
- Implemente soluções Edge AI para gerenciamento e vigilância de tráfego.
- Otimize os recursos urbanos usando as tecnologias Edge AI.
- Integrar a Edge AI com os sistemas de cidades inteligentes existentes.
- Abordar considerações éticas e regulamentares em implantações de cidades inteligentes.
Edge AI with TensorFlow Lite
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 profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
- Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
- Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
- Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
- Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante e profissionais de TI que desejam entender os fundamentos do Edge AI e seus aplicativos introdutórios.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Edge AI.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI.
- Desenvolva e implante aplicativos simples do Edge AI.
- Identifique e compreenda os casos de uso e os benefícios do Edge AI.
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.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
- Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
- Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
- Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
- Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.
Security and Privacy in Edge AI
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário, administradores de sistema e pesquisadores de ética de IA que desejam proteger e implantar eticamente as soluções Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios de segurança e privacidade no Edge AI.
- Implemente as melhores práticas para proteger dispositivos e dados de borda.
- Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações do Edge AI.
- Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com os regulamentos.
- Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicativos Edge AI.
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.