TinyML cho Ứng dụng IoT Khóa Học Đào Tạo

TinyML là thực hành triển khai các mô hình học máy tối ưu trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia kỹ thuật cấp cao muốn thiết kế, tối ưu hóa và triển khai đầy đủ dòng công việc TinyML từ đầu đến cuối.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ học cách:

• Thu thập, chuẩn bị và quản lý dữ liệu cho các ứng dụng TinyML.
• Đào tạo và tối ưu hóa mô hình cho vi điều khiển tiêu thụ năng lượng thấp.
• Chuyển đổi mô hình sang các định dạng nhẹ nhàng phù hợp với thiết bị biên.
• Triển khai, thử nghiệm và theo dõi các ứng dụng TinyML trong môi trường phần cứng thực tế.

Định dạng khóa học

• Bài giảng do giảng viên hướng dẫn và thảo luận kỹ thuật.
• Thực hành thực tế và thí nghiệm lặp đi lặp lại.
• Triển khai trực tiếp trên các nền tảng dựa trên vi điều khiển.

Tùy chỉnh khóa học

• Để tùy chỉnh khóa đào tạo với các chuỗi công cụ, bảng phần cứng hoặc quy trình nội bộ cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại địa điểm yêu cầu, dành cho các chuyên gia CNTT và quản lý kinh doanh ở trình độ trung cấp, mong muốn hiểu về tiềm năng của IoT (Internet of Things) và tính toán biên trong việc thúc đẩy hiệu suất, xử lý dữ liệu thời gian thực, và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

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

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và tính toán biên cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng cho IoT và tính toán biên trong ngành sản xuất, logistics và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc tính toán biên và điện toán đám mây cũng như các kịch bản triển khai.
• Triển khai giải pháp tính toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định thời gian thực.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các lập trình viên trung cấp, kiến trúc sư hệ thống và các chuyên gia ngành công nghiệp muốn sử dụng Edge AI để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và phân tích thông minh trong các ứng dụng IoT.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị edge cho các ứng dụng IoT.
• Thực hiện xử lý dữ liệu và quyết định thời gian thực trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và các phương pháp tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

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

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

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

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

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.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ tìm hiểu về nhiều khía cạnh khác nhau của NB-IoT (còn được gọi là LTE Cat NB1) khi họ phát triển và triển khai một ứng dụng dựa trên NB-IoT mẫu.

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

• Xác định các thành phần khác nhau của NB-IoT và cách chúng kết hợp với nhau để tạo thành một hệ sinh thái.
• Hiểu và giải thích các tính năng bảo mật được tích hợp trong các thiết bị NB-IoT.
• Phát triển một ứng dụng đơn giản để theo dõi các thiết bị NB-IoT.

TinyML là thực hành triển khai các mô hình học máy trên phần cứng có 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 cấp nâng cao muốn tối ưu hóa các mô hình TinyML để triển khai với độ trễ thấp và tiêu thụ bộ nhớ hiệu quả trên thiết bị nhúng.

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

• Áp dụng các kỹ thuật lượng tử hóa, cắt tỉa và nén để giảm kích thước mô hình mà không hy sinh độ chính xác.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình TinyML về độ trễ, tiêu thụ bộ nhớ và hiệu quả năng lượng.
• Triển khai các đường ống suy luận tối ưu trên vi điều khiển và thiết bị biên.
• Đánh giá sự cân bằng giữa hiệu suất, độ chính xác và hạn chế phần cứng.

Định dạng của Khóa học

• Các buổi thuyết trình do giảng viên hướng dẫn, được hỗ trợ bởi các minh họa kỹ thuật.
• Các bài tập tối ưu hóa thực tế và kiểm tra hiệu suất so sánh.
• Triển khai các đường ống TinyML trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để có khóa đào tạo được tùy chỉnh phù hợp với các nền tảng phần cứng cụ thể hoặc quy trình nội bộ, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.

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.

ThingsBoard là một nền tảng IoT mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý thiết bị, thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho giải pháp IoT của bạn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tích hợp ThingsBoard vào các giải pháp IoT của họ.

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

• Cài đặt và cấu hình ThingsBoard
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các tính năng và kiến trúc ThingsBoard
• Xây dựng các ứng dụng IoT với ThingsBoard
• Tích hợp ThingsBoard với Kafka để định tuyến dữ liệu thiết bị đo từ xa
• Tích hợp ThingsBoard với Apache Spark để tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị

Đối tượng

• Kỹ sư phần mềm
• Kỹ sư phần cứng
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

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.

TinyML là một khung công tác để triển khai các mô hình học máy trên các thiết bị có nguồn điện thấp và tài nguyên hạn chế ở hiện trường.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này được thiết kế cho các chuyên gia trung cấp mong muốn áp dụng các kỹ thuật TinyML vào các giải pháp nông nghiệp thông minh để tăng cường tự động hóa và thông tin môi trường.

Sau khi hoàn thành chương trình này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Xây dựng và triển khai các mô hình TinyML cho các ứng dụng cảm biến nông nghiệp.
• Tích hợp AI biên vào hệ sinh thái IoT để giám sát cây trồng tự động.
• Sử dụng các công cụ chuyên biệt để huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình nhẹ.
• Phát triển quy trình làm việc cho tưới tiêu chính xác, phát hiện sâu bệnh và phân tích môi trường.

Định dạng của Khóa học

• Các bài trình bày được hướng dẫn và thảo luận kỹ thuật áp dụng.
• Thực hành trực tiếp sử dụng các bộ dữ liệu thực tế và thiết bị.
• Thí nghiệm thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm được hỗ trợ.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với đào tạo được tùy chỉnh phù hợp với các hệ thống nông nghiệp cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.