Tối ưu hóa các mô hình TinyML về hiệu suất và hiệu quả Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư hệ thống nhúng cấp trung và các nhà phát triển AI muốn triển khai mô hình học máy trên microcontroller sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ về nền tảng TinyML và lợi ích của nó cho các ứng dụng AI tại biên.
• Thiết lập môi trường phát triển cho các dự án TinyML.
• Huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên microcontroller có công suất thấp.
• Sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse để triển khai các ứng dụng TinyML thực tế.
• Tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu quả điện năng và giới hạn bộ nhớ.

TinyML là một cách tiếp cận để triển khai các mô hình học máy trên các thiết bị có công suất thấp, tài nguyên hạn chế hoạt động ở phía biên mạng.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các chuyên gia cấp cao muốn bảo mật chuỗi TinyML và triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư trong ứng dụng AI biên.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Nhận diện rủi ro bảo mật đặc thù cho suy luận TinyML trên thiết bị.
• Triển khai các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cho việc triển khai AI biên.
• Củng cố mô hình TinyML và hệ thống nhúng chống lại các mối đe dọa đối tác.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất để xử lý dữ liệu an toàn trong môi trường hạn chế tài nguyên.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài giảng hấp dẫn được hỗ trợ bởi các cuộc thảo luận do chuyên gia hướng dẫn.
• Các bài tập thực tế nhấn mạnh vào các tình huống đe dọa thực tế.
• Triển khai thực hành sử dụng công cụ bảo mật nhúng và TinyML.

Các Tùy Chỉnh Khóa Học

• Tổ chức có thể yêu cầu phiên bản tùy chỉnh của khóa huấn luyện này để phù hợp với các nhu cầu bảo mật và tuân thủ cụ thể của họ.

khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại chỗ này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu trình độ初学者，希望理解TinyML基础、探索其应用并将AI模型部署到微控制器上。

完成本培训后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
• 优化和调整机器学习模型以降低功耗。
• 将TinyML应用于实际应用，如手势识别、异常检测和音频处理。

TinyML là một khung công nghệ để triển khai các mô hình học máy trên các vi điều khiển và nền tảng nhúng có công suất thấp, được sử dụng trong robot và hệ thống tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các chuyên gia cấp cao muốn tích hợp khả năng nhận biết và ra quyết định dựa trên TinyML vào robot, máy bay không người lái, và hệ thống điều khiển thông minh.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế các mô hình TinyML tối ưu cho các ứng dụng robot.
• Thực hiện các chuỗi xử lý nhận biết trên thiết bị để tự động hóa thời gian thực.
• Tích hợp TinyML vào các khung điều khiển robot hiện có.
• Triển khai và kiểm thử các mô hình AI nhẹ trên nền tảng phần cứng nhúng.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng kỹ thuật kết hợp với các cuộc thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành tập trung vào các nhiệm vụ robot nhúng.
• Các bài tập thực tế mô phỏng quy trình tự động hóa thế giới thực.

Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với các môi trường robot cụ thể của tổ chức, có thể tùy chỉnh theo yêu cầu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các kỹ sư nhúng cấp trung, nhà phát triển IoT và nghiên cứu viên AI muốn triển khai các kỹ thuật TinyML cho các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI trên phần cứng tiết kiệm năng lượng.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nền tảng của TinyML và AI ở cạnh biên.
• Triển khai các mô hình AI nhẹ trên microcontroller.
• Tối ưu hóa suy luận AI để tiêu thụ điện năng thấp.
• Hoàn thiện sự tích hợp của TinyML với các ứng dụng IoT thực tế.

TinyML là sự tích hợp của học máy vào các thiết bị đeo và y tế có công suất thấp, tài nguyên hạn chế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành ở trình độ trung cấp, mong muốn triển khai các giải pháp TinyML cho việc theo dõi và chẩn đoán y tế.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các mô hình TinyML để xử lý dữ liệu sức khỏe thời gian thực.
• Thu thập, tiền xử lý và giải thích dữ liệu từ các cảm biến sinh học để tạo ra những hiểu biết dựa trên AI.
• Tối ưu hóa mô hình cho thiết bị đeo có công suất thấp và bộ nhớ hạn chế.
• Đánh giá tính liên quan lâm sàng, độ tin cậy và an toàn của các kết quả do TinyML tạo ra.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng được hỗ trợ bởi các demo trực tiếp và thảo luận tương tác.
• Thực hành hands-on với dữ liệu từ thiết bị đeo và khungTinyML.
• Bài tập thực hiện trong môi trường phòng thí nghiệm được hướng dẫn.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để có khóa đào tạo tùy chỉnh phù hợp với các thiết bị y tế cụ thể hoặc quy trình quản lý, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển IoT trung cấp, kỹ sư nhúng và các chuyên gia AI muốn triển khai TinyML cho bảo trì dự đoán, phát hiện bất thường và các ứng dụng cảm biến thông minh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và các ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập môi trường phát triển TinyML cho các dự án IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình ML trên vi điều khiển công suất thấp.
• Triển khai bảo trì dự đoán và phát hiện bất thường bằng cách sử dụng TinyML.
• Tối ưu hóa các mô hình TinyML để sử dụng hiệu quả năng lượng và bộ nhớ.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.