Online or onsite, instructor-led live TinyML training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use machine learning on ultra-low-power devices to enable AI-driven applications in resource-constrained environments.
TinyML training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live TinyML trainings in Manitoba can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
Emplacement d’Affaires Idéal pour Professionnels et Clients
Idéalement situé à l’emblématique croisement de Portage et Main, 201 Portage Avenue est un choix parfait pour les entreprises recevant régulièrement des visiteurs. Avec un stationnement sur place, un salon d’affaires moderne et une variété de restaurants, cet emplacement garantit une expérience fluide et agréable.
Travaillez dans des bureaux lumineux et spacieux, dotés de grandes baies vitrées et de terrasses extérieures, conçus pour le confort et la productivité. Pour une pause bien méritée, plongez dans l’histoire locale au Manitoba Museum ou profitez d’une séance de shopping au Winnipeg Square Shopping Centre.
St. Mary
330, avenue St. Mary, Winnipeg, Canada, R3C 3Z5
Lien rapide vers l'aéroport international James Armstrong Richardson de Winnipeg à 20 minutes.
201, avenue Portage
201, avenue Portage – 18e étage, Winnipeg, Canada, R3B 3K6
Situé au 18e étage de l'immeuble le plus prestigieux de Winnipeg, le centre d'affaires 201 Portage Avenue allie une architecture époustouflante et un style moderne pour créer un environnement d'entreprise élégant et haut de gamme.
This instructor-led, live training in Manitoba (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.
Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.
Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'intelligence artificielle.
Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
Former, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs de faible puissance.
Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML dans le monde réel.
Optimiser les modèles d'IA en fonction de l'efficacité énergétique et des contraintes de mémoire.
Cette formation en Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs débutants et aux data scientists qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et son importance.
Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des périphériques.
Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une faible consommation d'énergie.
Appliquer TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.
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