Deploying AI on Microcontrollers with TinyML培訓

這項面向中級電信專業人員、AI 工程師和物聯網專家的講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在探討5G網絡如何加速Edge AI應用程序。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解5G技術的基本原理及其對Edge AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用程序優化的AI模型。
• 利用Edge AI和5G連接實現實時決策系統。
• 優化邊緣設備的AI工作負載，以提高性能。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
• 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
• 優化邊緣 AI 解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣 AI 的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣 AI 部署中的高級道德和安全注意事項。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
• 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
• 評估和改進邊緣部署模型的性能。
• 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。

本课程面向希望为台灣系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。

培训结束时，学员将能够：

• 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
• 实施数据保护的加密和身份验证技术。
• 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
• 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。

這門由講師主導的現場培訓課程（在線或現場）旨在幫助初學者到中級的農技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師，幫助他們開發和部署智慧農業的Edge AI解決方案。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Edge AI在精準農業中的作用。
• 實施基於AI的作物和畜牧監測系統。
• 制定自動化灌溉和環境感測解決方案。
• 使用實時Edge AI分析來優化農業效率。

這種由講師指導的現場台灣（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署 AI 模型，以便在邊緣設備上進行即時處理。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
• 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。

這種由講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望全面了解邊緣 AI 從概念到實際實施（包括設置和部署）的中級開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的基本概念。
• 設置和配置邊緣 AI 環境。
• 開發、訓練和優化邊緣 AI 模型。
• 部署和管理邊緣 AI 應用程式。
• 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
• 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。

本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训，参与者将能够：

• 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
• 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型，以实现对图像和视频的实时分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
• 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望在金融服務中實施邊緣人工智慧解決方案的中級金融專業人士、金融科技開發人員和人工智慧專家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在金融服務中的作用。
• 使用 Edge AI 實施欺詐檢測系統。
• 通過 AI 驅動的解決方案增強客戶服務。
• 應用邊緣 AI 進行風險管理和決策。
• 在金融環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
• 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
• 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望在工業自動化中實施邊緣 AI 解決方案的中級工業工程師、製造專業人員和 AI 開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在工業自動化中的作用。
• 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
• 在製造過程中應用人工智慧技術進行品質控制。
• 使用邊緣 AI 優化工業流程。
• 在工業環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 通過智慧數據處理和分析功能增強物聯網應用程式的中級開發人員、系統架構師和行業專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 為IoT設備設置和配置邊緣 AI 環境。
• 在邊緣設備上為IoT應用程式開發和部署 AI 模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將邊緣 AI 與各種物聯網協定和平臺整合。
• 解決面向物聯網的邊緣 AI 中的道德考量和最佳實踐。

本課程是針對希望了解TinyML基本原理、探索其應用並在微控制器上部署人工智能模型的初學者級工程師和數據科學家的教學員工實時在線培訓，地點在台灣（在線或現場）。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解TinyML的基本原理及其重要性。
• 在微控制器和邊緣設備上部署輕量級的人工智能模型。
• 優化和調整機器學習模型以降低功耗。
• 將TinyML應用於手勢識別、異常檢測和音頻處理等現實世界應用。

This instructor-led, live training in 台灣 (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.

這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的台灣(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠：

• 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
• 為IoT項目設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
• 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，以提高功率和內存使用的效率。