Richmond

5811, chemin Cooney, Richmond, Canada, V6X 3M1

Centre-ville de Richmond, à proximité de l'aéroport international de Vancouver, des principales lignes du Skytrain, des centres commerciaux, des banques et des restaurants.

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

 21 Heures
This instructor-led, live training in Richmond (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.
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TinyML for IoT Applications

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur à Richmond (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.
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Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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.
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Introduction to TinyML

 14 Heures
Cette formation en Richmond (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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Dernière Mise À Jour:

Cours à venir

Introduction to TinyML

2025-06-23 09:30
14 Heures
Richmond
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 4,514 (Salle de Classe)

TinyML for IoT Applications

2025-07-07 09:30
21 Heures
Richmond
CA$ 5,270 (En ligne)
CA$ 6,770 (Salle de Classe)

Introduction to TinyML

2025-07-21 09:30
14 Heures
Richmond
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 4,514 (Salle de Classe)

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

2025-08-04 09:30
21 Heures
Richmond
CA$ 5,270 (En ligne)
CA$ 6,770 (Salle de Classe)

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