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

 21 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz (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 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und KI-Fachleute, die TinyML für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und intelligente Sensoranwendungen implementieren möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
  • Die Grundlagen von TinyML und seine Anwendungen im IoT zu verstehen.
  • eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
  • ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und einzusetzen.
  • Implementierung von vorausschauender Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML.
  • Optimierung von TinyML-Modellen für eine effiziente Energie- und Speichernutzung.
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Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

 21 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und KI-Entwickler, die maschinelle Lernmodelle auf Mikrocontrollern mit TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Grundlagen von TinyML und seine Vorteile für Edge-KI-Anwendungen zu verstehen.
  • eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
  • KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und einsetzen.
  • Verwendung von TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung realer TinyML-Anwendungen.
  • Optimieren von KI-Modellen im Hinblick auf Leistungseffizienz und Speicherbeschränkungen.
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Introduction to TinyML

 14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, die die Grundlagen von TinyML verstehen, seine Anwendungen erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
  • Die Grundlagen von TinyML und seine Bedeutung zu verstehen.
  • Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten einzusetzen.
  • Optimierung und Feinabstimmung von maschinellen Lernmodellen für geringen Stromverbrauch.
  • TinyML für reale Anwendungen wie Gestenerkennung, Anomalieerkennung und Audioverarbeitung anzuwenden.
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Kommende Kurse

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

2025-05-07 09:30
21 Stunden
Basel
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

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

2025-05-21 09:30
21 Stunden
Genf
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

Introduction to TinyML

2025-06-04 09:30
14 Stunden
Lausanne
3472 CHF (Online)
3972 CHF (Schulungsraum)

Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

2025-06-18 09:30
21 Stunden
Zürich
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

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

2025-07-02 09:30
21 Stunden
Bern
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

TinyML for IoT Applications

2025-07-16 09:30
21 Stunden
Basel
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

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