TinyML与Raspberry Pi和Arduino 培训

这门在中国领域开展的讲师引导式培训，帮助资深专业人士掌握设计、优化和部署完整TinyML流水线的技能。通过实践实验，学员将学习数据收集、低功耗模型训练以及真实应用场景的测试方法。

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。

本讲师引导式中国培训，旨在帮助高级从业人员优化TinyML模型，以适配资源受限的嵌入式设备。参与者将应用量化和剪枝技术，实现低延迟推理管道，并根据内存和能量限制进行性能基准测试。

本课程为讲师主导的 中国 培训，旨在帮助高级专业人士保障边缘设备上的 TinyML 流水线安全。您 will 学习实施隐私保护技术，强化模型以抵御对抗性威胁，并应用受限环境下的安全数据处理最佳实践。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望了解TinyML基础知识、探索其应用并在微控制器上部署AI模型的初级工程师和数据科学家。

培训结束后，参与者将能够：

• 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应用于实际应用，如手势识别、异常检测和音频处理。

本课程由讲师主导，提供中国实时培训，教授高级专业人员如何将TinyML集成到自主机器人中。学员将设计优化模型，实施设备端感知流水线，并在嵌入式硬件上部署轻量级AI以实现实时自主性。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向希望在高能效硬件上实现AI驱动的TinyML技术的中级嵌入式工程师、物联网开发者和AI研究人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解TinyML和边缘AI的基础知识。
• 在微控制器上部署轻量级AI模型。
• 优化AI推理以实现低功耗。
• 将TinyML与实际物联网应用集成。

本次由讲师指导的中国培训涵盖为健康监测和诊断实施TinyML解决方案。参与者将学习设计实时健康数据模型，优化低功耗可穿戴设备，并确保临床可靠性。包含动手实验练习。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）进行，面向中级物联网开发者、嵌入式工程师和AI从业者，旨在帮助他们实现TinyML在预测性维护、异常检测和智能传感器应用中的应用。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为物联网项目搭建TinyML开发环境。
• 在低功耗微控制器上开发和部署机器学习模型。
• 使用TinyML实现预测性维护和异常检测。
• 优化TinyML模型，提高功耗和内存使用效率。

这门21小时的讲师带领课程位于中国，旨在赋能中级专业人员在智慧农业中部署TinyML。学习构建轻量级模型，将边缘AI与IoT集成，并在动手实验室环境中优化精准灌溉和害虫检测。