TinyML在智慧農業中的應用培訓

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級嵌入式系統工程師和AI開發者，旨在幫助他們使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
• 爲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實現實際TinyML應用。
• 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。

TinyML是將機器學習模型部署在資源高度受限的硬件上的實踐。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向希望優化TinyML模型以在嵌入式設備上實現低延遲、內存高效部署的高級從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 應用量化、剪枝和壓縮技術，在不犧牲準確性的情況下減小模型大小。
• 對TinyML模型進行基準測試，評估延遲、內存消耗和能效。
• 在微控制器和邊緣設備上實現優化的推理管道。
• 評估性能、準確性和硬件約束之間的權衡。

課程形式

• 講師主導的演示，輔以技術示範。
• 實踐優化練習和性能對比測試。
• 在受控實驗室環境中動手實現TinyML管道。

課程定製選項

• 如需根據特定硬件平臺或內部工作流程定製培訓，請聯繫我們以定製課程內容。

TinyML是一種在低功耗、資源受限的邊緣網絡設備上部署機器學習模型的方法。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望保護TinyML管道並在邊緣AI應用中實施隱私保護技術的高級專業人員。

課程結束後，學員將能夠：

• 識別設備端TinyML推理中特有的安全風險。
• 爲邊緣AI部署實施隱私保護機制。
• 強化TinyML模型和嵌入式系統，抵禦對抗性威脅。
• 在受限環境中應用安全數據處理的最佳實踐。

課程形式

• 專家主導的討論支持的互動講座。
• 強調真實威脅場景的實踐練習。
• 使用嵌入式安全和TinyML工具進行動手實踐。

課程定製選項

• 組織可以請求定製版本的培訓，以滿足其特定的安全和合規需求。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）面向希望瞭解TinyML基礎知識、探索其應用並在微控制器上部署AI模型的初級工程師和數據科學家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其重要性。
• 在微控制器和邊緣設備上部署輕量級AI模型。
• 優化和微調機器學習模型以實現低功耗。
• 將TinyML應用於實際應用，如手勢識別、異常檢測和音頻處理。

TinyML是一個框架，用於在低功耗微控制器和嵌入式平臺上部署機器學習模型，這些平臺廣泛應用於機器人技術和自主系統。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望將基於TinyML的感知和決策能力集成到自主機器人、無人機和智能控制系統中的高級專業人士。

課程結束後，學員將能夠：

• 爲機器人應用設計優化的TinyML模型。
• 實現用於即時自主性的設備端感知管道。
• 將TinyML集成到現有的機器人控制框架中。
• 在嵌入式硬件平臺上部署和測試輕量級AI模型。

課程形式

• 技術講座與互動討論相結合。
• 專注於嵌入式機器人任務的實踐實驗室。
• 模擬真實世界自主工作流程的實踐練習。

課程定製選項

• 針對組織特定的機器人環境，可根據要求進行定製。

本次由講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望在高能效硬件上實現AI驅動的TinyML技術的中級嵌入式工程師、物聯網開發者和AI研究人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML和邊緣AI的基礎知識。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化AI推理以實現低功耗。
• 將TinyML與實際物聯網應用集成。

TinyML是將機器學習集成到低功耗、資源有限的可穿戴和醫療設備中的技術。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級從業者，旨在幫助他們爲醫療監控和診斷應用實施TinyML解決方案。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 設計和部署用於即時健康數據處理的TinyML模型。
• 收集、預處理並解釋生物傳感器數據，以獲取AI驅動的洞察。
• 爲低功耗和內存受限的可穿戴設備優化模型。
• 評估TinyML驅動輸出的臨牀相關性、可靠性和安全性。

課程形式

• 講座結合即時演示和互動討論。
• 動手實踐可穿戴設備數據和TinyML框架。
• 在指導的實驗室環境中進行實施練習。

課程定製選項

• 如需根據特定醫療設備或法規工作流程定製培訓，請聯繫我們以定製課程。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）進行，面向中級物聯網開發者、嵌入式工程師和AI從業者，旨在幫助他們實現TinyML在預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網項目搭建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實現預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，提高功耗和內存使用效率。