Formation TinyML en Richmond Hill

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques TinyML pour les applications alimentées par l'IA sur des matériels économes en énergie.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et de l'IA aux bords du réseau (edge AI).
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
• Optimiser la déduction IA pour une faible consommation énergétique.
• Intégrer le TinyML avec les applications IoT du monde réel.

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (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, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires des systèmes embarqués et développeurs IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et ses avantages pour les applications d'IA aux bords.
• Configurer un environnement de développement pour des projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et scientifiques des données de niveau débutant qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et son importance.
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des appareils de bord.
• Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une consommation énergétique faible.
• Appliquer le TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.