Deploying AI on Microcontrollers with TinyML 培训

这项面向中级电信专业人员、AI 工程师和物联网专家的讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在探讨5G网络如何加速Edge AI应用程序。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解5G技术的基本原理及其对Edge AI的影响。
• 在5G环境中部署针对低延迟应用程序优化的AI模型。
• 利用Edge AI和5G连接实现实时决策系统。
• 优化边缘设备的AI工作负载，以提高性能。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望掌握边缘 AI 最新进展、优化其 AI 模型以进行边缘部署并探索跨各个行业的专业应用的高级 AI 从业者、研究人员和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
• 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
• 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
• 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
• 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
• 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望获得在边缘设备上为各种应用程序部署 AI 模型的实用技能的中级开发人员、数据科学家和技术爱好者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的原理及其优势。
• 设置和配置边缘计算环境。
• 开发、训练和优化用于边缘部署的 AI 模型。
• 在边缘设备上实施实用的 AI 解决方案。
• 评估和改进边缘部署模型的性能。
• 解决边缘 AI 应用程序中的道德和安全注意事项。

本课程面向希望为中国系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。

培训结束时，学员将能够：

• 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
• 实施数据保护的加密和身份验证技术。
• 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
• 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。

这门由讲师主导的现场培训课程（在线或现场）旨在帮助初学者到中级的农技专业人员、物联网专家和人工智能工程师，帮助他们开发和部署智慧农业的Edge AI解决方案。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解Edge AI在精准农业中的作用。
• 实施基于AI的作物和畜牧监测系统。
• 制定自动化灌溉和环境感测解决方案。
• 使用实时Edge AI分析来优化农业效率。

这种由讲师指导的现场中国（在线或现场）培训面向希望利用边缘人工智能提供创新自主系统解决方案的中级机器人工程师、自动驾驶汽车开发人员和人工智能研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在自主系统中的作用和优势。
• 开发和部署 AI 模型，以便在边缘设备上进行实时处理。
• 在自动驾驶汽车、无人机和机器人技术中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用 Edge AI 设计和优化控制系统。
• 解决自主 AI 应用中的道德和监管考虑。

这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望全面了解边缘 AI 从概念到实际实施（包括设置和部署）的中级开发人员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基本概念。
• 设置和配置边缘 AI 环境。
• 开发、训练和优化边缘 AI 模型。
• 部署和管理边缘 AI 应用程序。
• 将边缘 AI 与现有系统和工作流集成。
• 解决边缘 AI 实施中的道德考虑和最佳实践。

本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训，参与者将能够：

• 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
• 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型，以实现对图像和视频的实时分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
• 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望在金融服务中实施边缘人工智能解决方案的中级金融专业人士、金融科技开发人员和人工智能专家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在金融服务中的作用。
• 使用 Edge AI 实施欺诈检测系统。
• 通过 AI 驱动的解决方案增强客户服务。
• 应用边缘 AI 进行风险管理和决策。
• 在金融环境中部署和管理边缘 AI 解决方案。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 提供创新医疗保健解决方案的中级医疗保健专业人员、生物医学工程师和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
• 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
• 解决医疗保健 AI 应用程序中的道德和监管考虑因素。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望在工业自动化中实施边缘 AI 解决方案的中级工业工程师、制造专业人员和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在工业自动化中的作用。
• 使用 Edge AI 实施预测性维护解决方案。
• 在制造过程中应用人工智能技术进行质量控制。
• 使用边缘 AI 优化工业流程。
• 在工业环境中部署和管理边缘 AI 解决方案。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 通过智能数据处理和分析功能增强物联网应用程序的中级开发人员、系统架构师和行业专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为 IoT 设备设置和配置边缘 AI 环境。
• 在边缘设备上为 IoT 应用程序开发和部署 AI 模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将边缘 AI 与各种物联网协议和平台集成。
• 解决面向物联网的边缘 AI 中的道德考量和最佳实践。

本课程是针对希望了解TinyML基本原理、探索其应用并在微控制器上部署人工智能模型的初学者级工程师和数据科学家的教学员工实时在线培训，地点在中国（在线或现场）。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解TinyML的基本原理及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级的人工智能模型。
• 优化和调整机器学习模型以降低功耗。
• 将TinyML应用于手势识别、异常检测和音频处理等现实世界应用。

This instructor-led, live training in 中国 (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.

这项针对希望为预测性维护、异常检测和智能传感器应用实施TinyML的中级IoT开发人员、嵌入式工程师和AI从业人员的中国(在线或现场)的讲师主导直播培训旨在使参与者能够：

• 了解TinyML的基础知识及其在IoT中的应用。
• 为IoT项目设置TinyML开发环境。
• 在低功耗微控制器上开发和部署ML模型。
• 使用TinyML实施预测性维护和异常检测。
• 优化TinyML模型，以提高功率和内存使用的效率。