TinyML在智慧农业中的应用 培训

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。

TinyML是将机器学习模型部署在资源高度受限的硬件上的实践。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望优化TinyML模型以在嵌入式设备上实现低延迟、内存高效部署的高级从业者。

完成本培训后，学员将能够：

• 应用量化、剪枝和压缩技术，在不牺牲准确性的情况下减小模型大小。
• 对TinyML模型进行基准测试，评估延迟、内存消耗和能效。
• 在微控制器和边缘设备上实现优化的推理管道。
• 评估性能、准确性和硬件约束之间的权衡。

课程形式

• 讲师主导的演示，辅以技术示范。
• 实践优化练习和性能对比测试。
• 在受控实验室环境中动手实现TinyML管道。

课程定制选项

• 如需根据特定硬件平台或内部工作流程定制培训，请联系我们以定制课程内容。

TinyML是一种在低功耗、资源受限的边缘网络设备上部署机器学习模型的方法。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望保护TinyML管道并在边缘AI应用中实施隐私保护技术的高级专业人员。

课程结束后，学员将能够：

• 识别设备端TinyML推理中特有的安全风险。
• 为边缘AI部署实施隐私保护机制。
• 强化TinyML模型和嵌入式系统，抵御对抗性威胁。
• 在受限环境中应用安全数据处理的最佳实践。

课程形式

• 专家主导的讨论支持的互动讲座。
• 强调真实威胁场景的实践练习。
• 使用嵌入式安全和TinyML工具进行动手实践。

课程定制选项

• 组织可以请求定制版本的培训，以满足其特定的安全和合规需求。

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。

TinyML是一个框架，用于在低功耗微控制器和嵌入式平台上部署机器学习模型，这些平台广泛应用于机器人技术和自主系统。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向希望将基于TinyML的感知和决策能力集成到自主机器人、无人机和智能控制系统中的高级专业人士。

课程结束后，学员将能够：

• 为机器人应用设计优化的TinyML模型。
• 实现用于实时自主性的设备端感知管道。
• 将TinyML集成到现有的机器人控制框架中。
• 在嵌入式硬件平台上部署和测试轻量级AI模型。

课程形式

• 技术讲座与互动讨论相结合。
• 专注于嵌入式机器人任务的实践实验室。
• 模拟真实世界自主工作流程的实践练习。

课程定制选项

• 针对组织特定的机器人环境，可根据要求进行定制。

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。

TinyML是将机器学习集成到低功耗、资源有限的可穿戴和医疗设备中的技术。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级从业者，旨在帮助他们为医疗监控和诊断应用实施TinyML解决方案。

完成培训后，参与者将能够：

• 设计和部署用于实时健康数据处理的TinyML模型。
• 收集、预处理并解释生物传感器数据，以获取AI驱动的洞察。
• 为低功耗和内存受限的可穿戴设备优化模型。
• 评估TinyML驱动输出的临床相关性、可靠性和安全性。

课程形式

• 讲座结合实时演示和互动讨论。
• 动手实践可穿戴设备数据和TinyML框架。
• 在指导的实验室环境中进行实施练习。

课程定制选项

• 如需根据特定医疗设备或法规工作流程定制培训，请联系我们以定制课程。

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。