Corso di formazione TinyML for IoT Applications

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti delle telecomunicazioni di livello intermedio, ingegneri di intelligenza artificiale e specialisti IoT che desiderano esplorare come le reti 5G accelerano le applicazioni Edge AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti della tecnologia 5G e il suo impatto su Edge AI.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per applicazioni a bassa latenza in ambienti 5G.
• Implementare sistemi decisionali in tempo reale utilizzando la connettività Edge AI e 5G.
• Ottimizza i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale per prestazioni efficienti sui dispositivi edge.

Approfondisci il regno innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplora architetture sofisticate e affronta le sfide dell'integrazione, preparandoti a sfruttare tutto il potenziale dell'edge computing in una varietà di ambienti aziendali. Acquisisci esperienza in strumenti e metodologie all'avanguardia per implementare, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti, ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale di livello avanzato che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge ed esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora le tecniche avanzate per lo sviluppo e l'ottimizzazione di modelli Edge AI.
• Implementa strategie all'avanguardia per l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizza le prestazioni e l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplora i casi d'uso innovativi e le tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nelle implementazioni di Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e appassionati di tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi dell'Edge AI e i suoi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.
• Implementa soluzioni pratiche di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Valuta e migliora le prestazioni dei modelli distribuiti tramite edge.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti IT di livello intermedio e manager aziendali che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e dell'edge computing per consentire l'efficienza, l'elaborazione in tempo reale e l'innovazione in vari settori.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT e dell'edge computing e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identifica i casi d'uso per l'IoT e l'edge computing nei settori manifatturiero, logistico ed energetico.
• Distingui tra architetture di edge computing e cloud computing e scenari di implementazione.
• Implementa soluzioni di edge computing per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a product manager e sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing per decentralizzare la gestione dei dati per ottenere prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.
• Impostare un ambiente di sviluppo per i progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su microcontrollori a basso consumo.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per implementare applicazioni TinyML del mondo reale.
• Ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'efficienza energetica e i limiti di memoria.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a conoscere i vari aspetti di NB-IoT (noto anche come LTE Cat NB1) durante lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su NB-IoT di esempio.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come si adattano insieme per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppa una semplice applicazione per tracciare NB-IoT dispositivi.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre la gestione dei dispositivi, la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati per la tua soluzione IoT.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare ThingsBoard nelle loro soluzioni IoT.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installazione e configurazione ThingsBoard
• Comprendere i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integrazione ThingsBoard con Kafka per l'instradamento dei dati del dispositivo di telemetria
• Integrazione di ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri e data scientist principianti che desiderano comprendere i fondamenti di TinyML, esplorarne le applicazioni e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui microcontrollori.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e il suo significato.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale leggeri su microcontrollori e dispositivi edge.
• Ottimizzare e mettere a punto i modelli di apprendimento automatico per ridurre il consumo energetico.
• Applicare TinyML per applicazioni del mondo reale come il riconoscimento dei gesti, il rilevamento delle anomalie e l'elaborazione audio.

This instructor-led, live training in Italia (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.