Cursos de TinyML en Pierre

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Pierre (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o en el lugar) está dirigido a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de inteligencia artificial de borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Usar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones TinyML del mundo real.
• Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

Esta formación en línea o presencial dirigida por un instructor en Pierre está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean entender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Desplegar modelos de IA livianos en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML para aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.