Kursus Pelatihan Optimasi Model TinyML untuk Kinerja dan Efisiensi

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur sistem tersemat tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin menerapkan model pembelajaran mesin pada mikrokontroler menggunakan TensorFlow Lite dan Edge Impulse.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan manfaatnya untuk aplikasi AI edge.
• Mengatur lingkungan pengembangan untuk proyek-proyek TinyML.
• Melatih, mengoptimalkan, dan menerapkan model AI pada mikrokontroler berdaya rendah.
• Menggunakan TensorFlow Lite dan Edge Impulse untuk mengimplementasikan aplikasi TinyML dunia nyata.
• Mengoptimalkan model AI untuk efisiensi daya dan keterbatasan memori.

TinyML adalah pendekatan untuk menerapkan model pembelajaran mesin pada perangkat berdaya rendah dan terbatas sumber dayanya yang beroperasi di tepi jaringan.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengamankan pipeline TinyML dan menerapkan teknik privasi-memadai dalam aplikasi AI tepi.

Pada akhir kursus ini, peserta akan dapat:

• Mengidentifikasi risiko keamanan yang unik untuk inferensi TinyML on-device.
• Menerapkan mekanisme privasi-memadai untuk penyebaran AI tepi.
• Mengerasi model TinyML dan sistem tersemat melawan ancaman adversarial.
• Menerapkan praktik terbaik untuk penanganan data yang aman di lingkungan terbatas sumber daya.

Format Kursus

• Kuliah yang menarik didukung oleh diskusi yang dipimpin ahli.
• Latihan praktis yang menekankan skenario ancaman dunia nyata.
• Implementasi langsung menggunakan alat keamanan tersemat dan TinyML.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Organisasi dapat meminta versi disesuaikan dari pelatihan ini untuk sejajar dengan kebutuhan keamanan dan ketaatan mereka yang spesifik.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur dan ilmuwan data tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar TinyML, mengeksplorasi aplikasinya, dan mendeploy model AI pada mikrokontroler.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan signifikansinya.
• Mendeploy model AI ringan pada mikrokontroler dan perangkat edge.
• Mengoptimalkan dan menyesuaikan model machine learning untuk konsumsi daya rendah.
• Menerapkan TinyML untuk aplikasi dunia nyata seperti pengenalan gerakan, deteksi anomali, dan pemrosesan audio.

TinyML adalah kerangka kerja untuk menerapkan model pembelajaran mesin pada mikrokontroler berdaya rendah dan platform tersemat yang digunakan dalam robotika dan sistem otonom.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengintegrasikan kapabilitas persepsi dan pengambilan keputusan berbasis TinyML ke dalam robot otonom, drone, dan sistem kontrol cerdas.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan dapat:

• Merancang model TinyML yang dioptimalkan untuk aplikasi robotika.
• Mengimplementasikan pipa persepsi perangkat untuk autonomi waktu nyata.
• Mengintegrasikan TinyML ke dalam kerangka kontrol robot yang ada.
• Menerapkan dan menguji model AI ringan pada platform perangkat keras tersemat.

Format Kursus

• Ceramah teknis yang dikombinasikan dengan diskusi interaktif.
• Laboratorium praktik fokus pada tugas robotika tersemat.
• Latihan praktis yang mensimulasikan alur kerja otonom dunia nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk lingkungan robotika spesifik organisasi, penyesuaian dapat diatur atas permintaan.

Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur embedded tingkat menengah, pengembang IoT, dan peneliti AI yang ingin menerapkan teknik TinyML untuk aplikasi yang dipower oleh AI pada perangkat keras yang hemat energi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan edge AI.
• Mengimplementasikan model AI ringan pada mikro kontroler.
• Mengoptimalkan inferensi AI untuk konsumsi daya rendah.
• Mengintegrasikan TinyML dengan aplikasi IoT dunia nyata.

TinyML adalah integrasi pembelajaran mesin ke dalam perangkat dapat dipakai dan medis dengan daya rendah dan sumber daya terbatas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan solusi TinyML untuk aplikasi pemantauan dan diagnostik kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain dan menerapkan model TinyML untuk pemrosesan data kesehatan real-time.
• Mengumpulkan, memproses, dan menafsirkan data biosensor untuk wawasan berbasis AI.
• Mengoptimalkan model untuk perangkat dapat dipakai dengan daya rendah dan memori terbatas.
• Menilai relevansi klinis, keandalan, dan keselamatan hasil yang dihasilkan oleh TinyML.

Format Pelatihan

• Ceramah yang didukung dengan demonstrasi langsung dan diskusi interaktif.
• Praktik langsung dengan data perangkat dapat dipakai dan kerangka kerja TinyML.
• Latihan implementasi dalam lingkungan lab yang dibimbing.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan perangkat kesehatan tertentu atau alur kerja peraturan, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program tersebut.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang IoT tingkat menengah, insinyur tertanam, dan praktisi AI yang ingin menerapkan TinyML untuk pemeliharaan prediktif, deteksi anomali, dan aplikasi sensor pintar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan aplikasinya di IoT.
• Siapkan lingkungan pengembangan TinyML untuk proyek IoT.
• Mengembangkan dan menerapkan model ML pada mikrokontroler berdaya rendah.
• Terapkan pemeliharaan prediktif dan deteksi anomali menggunakan TinyML.
• Optimalkan model TinyML untuk penggunaan daya dan memori yang efisien.

TinyML adalah kerangka kerja untuk menerapkan model pembelajaran mesin pada perangkat berdaya rendah dan terbatas sumber daya di lapangan.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) dirancang untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik TinyML ke solusi pertanian cerdas yang meningkatkan otomatisasi dan kecerdasan lingkungan.

Setelah menyelesaikan program ini, peserta akan memperoleh kemampuan untuk:

• Membangun dan menerapkan model TinyML untuk aplikasi pengeposan pertanian.
• Mengintegrasikan AI tepi ke ekosistem IoT untuk pemantauan tanaman otomatis.
• Menggunakan alat khusus untuk melatih dan mengoptimalkan model yang ringan.
• Mengembangkan alur kerja untuk irigasi presisi, deteksi hama, dan analitik lingkungan.

Format Pelatihan

• Presentasi terbimbing dan diskusi teknis yang diterapkan.
• Praktik langsung menggunakan dataset dan perangkat dunia nyata.
• Eksperimen praktis dalam lingkungan laboratorium yang didukung.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan sistem pertanian tertentu, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program.