TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices 培训

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。

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。

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。

这种以讲师为主导的现场中国（在线或现场）培训面向希望利用边缘人工智能实施智慧城市计划的中级城市规划师、土木工程师和智慧城市项目经理。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在智慧城市基础设施中的作用。
• 实施用于流量管理和监控的边缘 AI 解决方案。
• 使用边缘 AI 技术优化城市资源。
• 将边缘 AI 与现有的智慧城市系统集成。
• 解决智慧城市部署中的道德和监管考虑因素。

这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望利用 TensorFlow Lite 进行边缘 AI 应用程序的中级开发人员、数据科学家和 AI 从业者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 TensorFlow Lite 的基础知识及其在边缘 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。
• 利用工具和技术进行模型转换和优化。
• 使用 TensorFlow Lite 实现实用的边缘 AI 应用程序。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望了解边缘 AI 及其入门应用程序基础知识的初级开发人员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基本概念和架构。
• 设置和配置边缘 AI 环境。
• 开发和部署简单的边缘 AI 应用程序。
• 识别并了解边缘 AI 的用例和优势。

这个面向中级嵌入式系统工程师和 AI 开发人员的以讲师为导向的实时培训（在线或现场）旨在使参加者能够使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署机器学习模型。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解 TinyML 的基本原则及其对边缘 AI 应用程序的好处。
• 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 实现现实世界的 TinyML 应用程序。
• 对 AI 模型进行优化以提高功率效率和内存限制。

这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望优化 AI 模型以进行边缘部署的中级 AI 开发人员、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 模型的挑战和要求。
• 应用模型压缩技术来减小 AI 模型的大小和复杂性。
• 利用量化方法提高边缘硬件上的模型效率。
• 实施修剪和其他优化技术以提高模型性能。
• 在各种边缘设备上部署优化的 AI 模型。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望保护和合乎道德地部署边缘 AI 解决方案的中级网络安全专业人员、系统管理员和 AI 伦理研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 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。
• 制定策略以降低边缘 AI 部署中的安全风险。
• 解决道德考虑并确保遵守法规。
• 对边缘 AI 应用程序进行安全评估和审计。

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。

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。