TinyML cho Nông nghiệp Thông minh Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam trang bị cho các chuyên gia cấp cao kỹ năng thiết kế, tối ưu và triển khai các pipeline TinyML hoàn chỉnh. Người tham gia sẽ học cách thu thập dữ liệu, đào tạo các mô hình tiêu thụ ít năng lượng và kiểm thử các ứng dụng thực tế thông qua các phòng thí nghiệm thực hành.

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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam trang bị cho các chuyên gia cấp cao khả năng tối ưu hóa các mô hình TinyML cho thiết bị nhúng có nguồn lực hạn chế. Người tham gia sẽ áp dụng kỹ thuật lượng tử hóa và cắt tỉa, triển khai các pipeline suy luận trễ thấp và đánh giá hiệu năng dựa trên các giới hạn về bộ nhớ và năng lượng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này trong lĩnh vực Việt Nam trang bị cho các chuyên gia cấp cao khả năng bảo mật các đường ống TinyML trên thiết bị biên. Bạn sẽ học cách triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư, cường hóa các mô hình chống lại các mối đe dọa đối kháng và áp dụng các thực hành tốt nhất cho việc xử lý dữ liệu an toàn trong môi trường bị ràng buộc.

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。

Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam hướng dẫn các chuyên gia cấp cao cách tích hợp TinyML vào robot tự hành. Người tham gia sẽ thiết kế các mô hình được tối ưu hóa, triển khai các đường ống cảm nhận trên thiết bị và triển khai AI nhẹ trên phần cứng nhúng cho tính tự hành thời gian thực.

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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam bao gồm việc triển khai các giải pháp TinyML cho theo dõi và chẩn đoán sức khỏe. Người tham gia học cách thiết kế các mô hình cho dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực, tối ưu hóa cho thiết bị đeo công suất thấp và đảm bảo độ tin cậy lâm sàng. Bao gồm các bài tập thực hành trong phòng thí nghiệm.

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.