TinyML：在超低功耗边缘设备上运行AI 培训

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向高级AI从业者、研究人员和开发者，旨在帮助他们掌握Edge AI的最新技术进展，优化AI模型以进行边缘部署，并探索各行业中的专业应用。

培训结束后，学员将能够：

• 探索Edge AI模型开发和优化的先进技术。
• 实施在边缘设备上部署AI模型的前沿策略。
• 利用专用工具和框架进行高级Edge AI应用。
• 优化Edge AI解决方案的性能和效率。
• 探索Edge AI的创新用例和新兴趋势。
• 解决Edge AI部署中的高级伦理和安全问题。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发者、数据科学家和技术爱好者，旨在帮助他们掌握在各种应用中在边缘设备上部署AI模型的实用技能。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Edge 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。
• 在边缘设备上实现实用的AI解决方案。
• 评估并改进边缘部署模型的性能。
• 解决Edge AI应用中的伦理和安全问题。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级机器人工程师、自动驾驶汽车开发者和AI研究人员，旨在帮助他们利用Edge AI技术开发创新的自主系统解决方案。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Edge AI在自主系统中的作用和优势。
• 开发和部署用于边缘设备实时处理的AI模型。
• 在自动驾驶汽车、无人机和机器人中实施Edge AI解决方案。
• 使用Edge AI设计和优化控制系统。
• 解决自主AI应用中的伦理和监管问题。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训面向中级开发人员和IT专业人士，旨在帮助他们全面了解Edge AI从概念到实际实施的全过程，包括设置和部署。

培训结束后，学员将能够：

• 理解Edge AI的基本概念。
• 设置和配置Edge AI环境。
• 开发、训练和优化Edge AI模型。
• 部署和管理Edge AI应用。
• 将Edge AI与现有系统和工作流集成。
• 解决Edge AI实施中的伦理问题，并了解最佳实践。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向希望利用Edge AI开发创新医疗解决方案的中级医疗专业人员、生物医学工程师和AI开发者。

通过本培训，学员将能够：

• 了解Edge AI在医疗领域的作用和优势。
• 在边缘设备上开发和部署用于医疗应用的AI模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施Edge AI解决方案。
• 设计和部署基于Edge AI的患者监护系统。
• 解决医疗AI应用中的伦理和监管问题。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训面向中级工业工程师、制造专业人士和AI开发者，旨在帮助他们在工业自动化中实施Edge AI解决方案。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解Edge 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AI技术进行质量控制。
• 使用Edge AI优化工业流程。
• 在工业环境中部署和管理Edge AI解决方案。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发人员、系统架构师和行业专业人士，旨在帮助他们利用Edge AI增强物联网应用的智能数据处理和分析能力。

培训结束后，学员将能够：

• 理解Edge AI的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为物联网设备设置和配置Edge AI环境。
• 在边缘设备上开发和部署用于物联网应用的AI模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将Edge AI与各种物联网协议和平台集成。
• 解决Edge AI在物联网中的伦理问题和最佳实践。

本次由讲师主导的线下或线上培训，面向中级城市规划师、土木工程师和智慧城市项目经理，旨在帮助他们利用Edge AI推动智慧城市项目。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Edge AI在智慧城市基础设施中的作用。
• 实施Edge AI解决方案，用于交通管理和监控。
• 利用Edge AI技术优化城市资源。
• 将Edge AI与现有智慧城市系统集成。
• 解决智慧城市部署中的伦理和监管问题。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发者、数据科学家和AI从业者，旨在帮助他们利用TensorFlow Lite开发Edge AI应用。

通过本培训，学员将能够：

• 理解TensorFlow Lite的基础知识及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite开发和优化AI模型。
• 在各种边缘设备上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型转换和优化的工具与技术。
• 使用TensorFlow Lite实现实际的Edge AI应用。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望了解Edge AI基础知识及其入门应用的初级开发者和IT专业人士。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解Edge AI的基本概念和架构。
• 设置和配置Edge AI环境。
• 开发和部署简单的Edge AI应用。
• 识别并理解Edge AI的用例和优势。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级嵌入式系统工程师和AI开发者，旨在帮助他们使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署机器学习模型。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其在边缘AI应用中的优势。
• 为TinyML项目设置开发环境。
• 在低功耗微控制器上训练、优化和部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse实现实际TinyML应用。
• 优化AI模型以提升能效并满足内存限制。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望优化AI模型以在边缘设备上部署的中级AI开发者、机器学习工程师和系统架构师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解在边缘设备上部署AI模型的挑战和需求。
• 应用模型压缩技术，减少AI模型的规模和复杂性。
• 利用量化方法，提升模型在边缘硬件上的效率。
• 实施剪枝和其他优化技术，提升模型性能。
• 在各种边缘设备上部署优化后的AI模型。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向中级网络安全专业人员、系统管理员和AI伦理研究人员，旨在帮助他们安全且符合伦理地部署Edge AI解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 了解Edge AI中的安全和隐私挑战。
• 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
• 制定策略，缓解Edge AI部署中的安全风险。
• 解决伦理问题，并确保符合法规要求。
• 对Edge AI应用进行安全评估和审计。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向初学者级别的工程师和数据科学家，旨在帮助他们理解TinyML的基础知识，探索其应用，并在微控制器上部署AI模型。

培训结束后，学员将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
• 优化和微调机器学习模型以实现低功耗。
• 将TinyML应用于实际场景，如手势识别、异常检测和音频处理。

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。