Introduction to TinyML培訓

這個面向中級嵌入式系統工程師和 AI 開發人員的以講師為導向的實時培訓（在線或現場）旨在使參加者能夠使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解 TinyML 的基本原則及其對邊緣 AI 應用程序的好處。
• 為 TinyML 項目設置開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署 AI 模型。
• 使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 實現現實世界的 TinyML 應用程序。
• 對 AI 模型進行優化以提高功率效率和內存限制。

This instructor-led, live training in 台灣 (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.

這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的台灣(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠：

• 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
• 為IoT項目設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
• 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，以提高功率和內存使用的效率。