使用 Raspberry Pi 與 Arduino 的 TinyML培訓

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。

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。

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。