TinyML在IoT應用中的實務培訓

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。

這門 21 小時的 台灣 訓練旨在引導 IT 建築師設計下一代分佈式系統。深入探索 6G、邊緣運算與 AI 整合，打造低延遲且具擴充性的基礎設施。獲取實務技能，建構安全、韌性且智慧的邊緣架構，以滿足未來的商業需求。

本課程為講師主導的 台灣 培訓，旨在賦予高階專業人士設計、最佳化並部署完整 TinyML 管線的技能。學員將透過實務實驗室，學習資料收集、低功耗模型訓練以及真實世界應用程式的測試。

此位於台灣（線上或線下）由講師主導的現場培訓，針對希望理解物聯網和邊緣運算在提高效率、即時處理及創新方面的潛力的中級IT專業人士與業務經理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣運算的原理及其在數位轉型中的角色。
• 識別製造業、物流業和能源業中物聯網和邊緣運算的應用案例。
• 區分邊緣運算與雲端運算架構及部署情境。
• 實施用於預測性維護和即時決策的邊緣運算解決方案。

此由講師指導的 台灣（線上或線下）培訓課程，旨在為中階開發者、系統架構師及業界專業人士提供學習機會，協助他們運用邊緣AI增強物聯網應用程式的智慧數據處理與分析能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣AI的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 設定並配置適合物聯網設備的邊緣AI環境。
• 開發並將AI模型部署到物聯網應用程式中的邊緣設備。
• 在物聯網系統中實作即時數據處理和決策機制。
• 將邊緣AI整合至各種物聯網協議和平台。
• 探討邊緣AI在物聯網中的倫理考量與最佳實踐方法。

本課程為由講師指導的實戰培訓，地點在台灣（線上或線下），目標受眾為具備初級以上經驗的專業人士，希望將聯邦學習應用於優化物聯網與邊緣運算解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解物聯網與邊緣運算中聯邦學習的原理與優勢。
• 在物聯網設備上實作聯邦學習模型，以實現分散式AI處理。
• 降低邊緣運算環境中的延遲，並改善即時決策效能。
• 應對物聯網系統中涉及資料隱私與網路限制等挑戰。

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。

這門由講師主導的 台灣 實地培訓課程，旨在協助進階專業人士優化 TinyML 模型，以適應資源受限的嵌入式裝置。學員將應用量化和剪枝技術，實現低延遲推理管道，並根據記憶體和能源限制對效能進行基準測試。

這門在 台灣 領域由講師主導的培訓，旨在幫助高階專業人員在邊緣設備上保護 TinyML 管道。您將學習實施隱私保護技術、增強模型以抵禦對抗性威脅，並應用受限環境中安全數據處理的最佳實踐。

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。

本課程為在 台灣 中進行的講師主導實地訓練，教導高級專業人員如何將 TinyML 整合至自主機器人系統。學員將設計優化模型、實現裝置端感知管線，並部署輕量級人工智慧於嵌入式硬體上，以實現即時自主操作。

這門在台灣（線上或線下）進行的現場講師帶隊訓練課程，旨在服務於希望將在節能硬體上實施TinyML技術以打造AI驅動應用程式的中級嵌入式工程師、IoT開發人員以及AI研究者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 掌握TinyML及邊緣AI的基本原理。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化AI推理過程以降低功耗。
• 將TinyML整合到現實世界的IoT應用中。

這門在 台灣 領域進行的講師主導式現場訓練，涵蓋為健康監測與診斷實施TinyML解決方案。參與者將學習設計即時健康數據模型、針對低功耗穿戴式裝置進行優化，並確保臨床可靠性。課程包含實務實驗演練。

這門時長 21 小時的講師主導課程 台灣，旨在賦能中階專業人員在智慧農業領域部署 TinyML。學員將學習如何建立輕量級模型、將邊緣 AI 與 IoT 整合，並透過實作實驗室環境優化精準灌溉與病蟲害偵測。