Formation Introduction to TinyML

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'intelligence artificielle.
• Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
• Former, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML dans le monde réel.
• Optimiser les modèles d'IA en fonction de l'efficacité énergétique et des contraintes de mémoire.

This instructor-led, live training in Canada (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.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
• Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
• Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.