TinyML：在超低功耗邊緣裝置上運行AI培訓

這堂於台灣（線上或線下）舉行的由導師指導的現場培訓，旨在為具備中等資格的電信專業人員、AI工程師以及物聯網專家，探索5G網絡如何加速邊緣AI應用。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 了解5G技術的基本原理及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署專為低延遲應用優化的AI模型。
• 實施基於邊緣AI和5G連接的實時決策系統。
• 優化邊緣設備上AI工作負載，以提升效能表現。

6G與智慧邊緣是一門前瞻性課程，探討6G無線技術、邊緣運算、物聯網生態系統以及AI驅動數據處理的整合，以支援智慧型、低延遲且具適應性的基礎設施。

此課程由講師指導，提供線上或線下直播培訓（Live），針對希望理解並設計利用6G連網與智慧邊緣系統協同效應的下一代分佈式架構的中階IT架構師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解6G如何轉變邊緣運算與IoT架構。
• 設計具超低延遲、高頻寬和自動化操作的分布式系統。
• 在邊緣整合AI與數據分析，以實現智慧決策。
• 規劃可擴展、安全且具備韌性的6G邊緣基礎設施。
• 評估由6G與邊緣融合所啟用的商業與營運模式。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 案例研究與應用架構設計練習。
• 搭配可選邊緣或容器工具的實作模擬。

課程客製化選項

• 如需為本課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

此為由講師帶領的即時培訓（線上或線下），對象為希望精通邊緣AI最新進展、優化其AI模型於邊緣設備部署，並探索各行業專業應用的進階層級AI從業者、研究人員與開發者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 探索邊緣AI模型開發與優化的先進技巧。
• 實施在邊緣設備上部署AI模型的尖端策略。
• 運用專門工具與框架進行進階邊緣AI應用。
• 優化Edge AI解決方案的性能與效率。
• 探索邊緣AI的创新用例與新興趨勢。
• 處理邊緣AI部署中的進階倫理與安全考量。

此由講師主導的即時培訓，地點在台灣（線上或線下），旨在針對中階開發者、數據科學家及科技愛好者，助其獲得在各種應用中於邊緣裝置部署AI模型的實用技能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的原理及其優勢。
• 設定與配置邊緣運算環境。
• 開發、訓練並優化適用於邊緣部署的AI模型。
• 在邊緣裝置上實施實用的AI解決方案。
• 評估並改善邊緣部署模型的效能。
• 處理Edge AI應用中的倫理與安全考量。

TinyML 是指在資源受限的邊緣裝置上部署最佳化的機器學習模型。

本課程由講師帶領進行 live training（線上或線下），針對希望設計、最佳化並部署完整 TinyML 管線的高階技術專業人員。

完成培訓後，學員將學會如何：

• 收集、準備及管理 TinyML 應用程式的數據集。
• 為低功耗微控制器訓練並最佳化模型。
• 將模型轉換為適合邊緣裝置的輕量級格式。
• 在真實硬體環境中部署、測試及監控 TinyML 應用程式。

課程形式

• 講師引導講授與技術討論。
• 實務操作練習與迭代實驗。
• 在基於微控制器的平台上進行手動部署。

課程客製化選項

• 如需針對特定工具鏈、硬體開發板或內部工作流程進行客製化，請聯繫我們安排。

此 台灣（線上或線下）導師指導的實作培訓，旨在針對進階層級的資安專業人員、AI 工程師以及物聯網開發者，協助他們為邊緣 AI 系統實施強健的安全措施與韌性策略。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣 AI 部署中的安全風險與漏洞。
• 實施加密與驗證技術以保護資料。
• 設計能抵禦網路威脅的韌性邊緣 AI 架構。
• 在邊緣環境中應用安全的 AI 模型部署策略。

本課程為由講師指導的培訓（台灣線上或線下），針對希望使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署機器學習模型的初級嵌入式系統工程師和AI開發人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基本概念及其對邊緣AI應用的益處。
• 建立用於TinyML項目的開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化並部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite 和 Edge Impulse實現實際的TinyML應用。
• 針對功耗限制和記憶體約束進行AI模型優化。

TinyML 是在高度資源受限的硬體上部署機器學習模型的實踐。

這種由講師主導的實時培訓（線上或線下）面向希望為嵌入式設備優化 TinyML 模型，實現低延遲和內存高效部署的高級從業人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 應用量化、剪枝和壓縮技術來減少模型大小而不犧牲準確性。
• 為延遲、內存消耗和能源效率對 TinyML 模型進行基準測試。
• 在微控制器和邊緣設備上實施優化後的推理管道。
• 評估效能、準確性和硬體約束之間的權衡。

課程格式

• 由技術示範支持的講師主導演示。
• 實際優化練習和比較性能測試。
• 在受控實驗室環境中手動實施 TinyML 管道。

課程自定義選項

• 對於針對特定硬體平台或內部工作流程定製的培訓，請聯繫我們以定制該計劃。

TinyML 是一種在網路邊緣運行、具有低功耗和資源限制裝置上部署機器學習模型的架構。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓方式，專門針對希望確保 TinyML 管道安全並在邊緣 AI 應用中實施隱私保護技術的進階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 識別裝置端 TinyML 推理特有的安全风险。
• 為邊緣 AI 部署實現隱私保護機制。
• 加固 TinyML 模型和嵌入式系統，以抵禦敵對威脅。
• 在資源受限環境中應用最佳實踐，進行安全數據處理。

課程格式

• 生動的講座結合專家主導的討論。
• 強調真實世界威脅場景的實作練習。
• 透過嵌入式安全性和 TinyML 工具進行實際實作。

課程客製化選項

• 企業可要求客製化版本的培訓，以符合其特定安全與合規需求。

這堂由講師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在幫助初級工程師和數據科學家理解 TinyML 的基本原理、探索其應用，並在微控制器上部署 AI 模型。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解 TinyML 的基本概念及其重要性。
• 在微控制器和邊緣設備上部署輕量級 AI 模型。
• 為低功耗需求優化及微調機器學習模型。
• 將 TinyML 應用於實境場景，例如手勢辨識、異常偵測與音訊處理。

TinyML是一種框架，可用於在機器人與自主系統所採用的低功耗微控制器及嵌入式平台上部署機器學習模型。

此課程為講師引導的現場培訓（線上或線下），旨在協助進階專業人士將基於TinyML的感知與決策能力整合至自主機器人、無人機及智慧控制系統中。

完成本課程後，學員將能夠：

• 為機器人應用設計最佳化的TinyML模型。
• 實現於裝置端的即時感知管線。
• 將TinyML整合至現有的機器人控制框架。
• 在嵌入式硬體平台上部署並測試輕量級AI模型。

課程形式

• 結合互動討論的技術講授。
• 專注於嵌入式機器人任務的實作實驗室。
• 模擬真實世界自主工作流程的實務練習。

課程客製化選項

• 針對特定組織的機器人環境，可依需求安排客製化內容。

TinyML 是將機器學習整合到低功耗、資源受限的穿戴式與醫療設備中。

這項由講師主導的實作培訓（線上或線下）主要針對希望為健康監測與診斷應用實施 TinyML 解決方案的初級從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計並部署用於即時健康數據處理的 TinyML 模型。
• 收集、預處理及解析生物感測器數據，以獲得 AI 驅動的見解。
• 針對低功耗和記憶體受限的穿戴式裝置優化模型。
• 評估 TinyML 輸出在臨床相關性、可靠性及安全性方面的表現。

課程格式

• 輔以實作演示與互動討論的講授。
• 利用穿戴式裝置數據和 TinyML 框架進行實操練習。
• 在引導實驗室環境中進行實施練習。

課程客製化選項

• 若需針對特定醫療設備或監管流程量身定制培訓，請聯繫我們以調整方案。

這項由導師帶領的實作課程（線上或線下）主要針對希望實施TinyML用於預測性維護、異常檢測和智慧感測器應用的中階IoT開發者、嵌入式工程師以及AI從業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解TinyML的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 為IoT專案設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實施預測性維護與異常檢測。
• 優化TinyML模型，以實現高效的功耗和記憶體使用。

TinyML是一種針對小型資源受限設備優化的機器學習方法。

此講師指導的實時培訓（線上或線下）旨在吸引初級至中級的學習者，這些學習者希望使用樹莓派、Arduino及其他類似微控制器構建可運作的TinyML應用程序。

完成此培訓後，參訓人員將掌握以下技能：

• 收集並準備TinyML項目所需的數據。
• 為微控制器環境訓練及優化小型機器學習模型。
• 在樹莓派、Arduino及相關板卡上部署TinyML模型。
• 開發端到端嵌入式AI原型。

課程形式

• 講師講解與引導式討論。
• 實用練習與動手實驗。
• 在真實硬件上進行實驗室項目作業。

課程自訂選項

• 如需與您的特定硬件或用例相符的定制培訓，請聯繫我們進行安排。

TinyML 是一種框架，用於將機器學習模型部署到現場的低功耗、資源受限設備上。

這門由講師指導的實訓課程（線上或線下）旨在為希望將 TinyML 技術應用於提升自動化水平和環境智能的智慧農業解決方案的初級以上專業人士設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 構建並部署用於農業感測應用的 TinyML 模型。
• 將邊緣 AI 整合至物聯網生態系統中，實現自動化作物監測。
• 使用專門工具訓練和優化輕量級模型。
• 開發精準灌溉、害蟲檢測及環境分析的作業流程。

課程格式

• 引導式講授與應用技術討論。
• 使用真實世界數據集和設備進行實作練習。
• 在支援的實驗室環境中進行實際實驗。

課程客製化選項

• 如需與特定農業系統相吻合的客製化培訓，請聯繫我們以調整課程內容。