TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course
TinyML is revolutionizing AI by enabling ultra-low-power machine learning on microcontrollers and resource-constrained edge devices.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Course Outline
Introduction to TinyML
- What is TinyML?
- Why run AI on microcontrollers?
- Challenges and benefits of TinyML
Setting Up the TinyML Development Environment
- Overview of TinyML toolchains
- Installing TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Working with Arduino IDE and Edge Impulse
Building and Deploying TinyML Models
- Training AI models for TinyML
- Converting and compressing AI models for microcontrollers
- Deploying models on low-power hardware
Optimizing TinyML for Energy Efficiency
- Quantization techniques for model compression
- Latency and power consumption considerations
- Balancing performance and energy efficiency
Real-Time Inference on Microcontrollers
- Processing sensor data with TinyML
- Running AI models on Arduino, STM32, and Raspberry Pi Pico
- Optimizing inference for real-time applications
Integrating TinyML with IoT and Edge Applications
- Connecting TinyML with IoT devices
- Wireless communication and data transmission
- Deploying AI-powered IoT solutions
Real-World Applications and Future Trends
- Use cases in healthcare, agriculture, and industrial monitoring
- The future of ultra-low-power AI
- Next steps in TinyML research and deployment
Summary and Next Steps
Requirements
- An understanding of embedded systems and microcontrollers
- Experience with AI or machine learning fundamentals
- Basic knowledge of C, C++, or Python programming
Audience
- Embedded engineers
- IoT developers
- AI researchers
Open Training Courses require 5+ participants.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course - Booking
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices Training Course - Enquiry
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)
Related Courses
Advanced Edge AI Techniques
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk praktisi, peneliti, dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin menguasai kemajuan terbaru dalam Edge AI, mengoptimalkan model AI mereka untuk penerapan edge, dan mengeksplorasi aplikasi khusus di berbagai industri.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Jelajahi teknik tingkat lanjut dalam pengembangan dan pengoptimalan model Edge AI.
- Menerapkan strategi mutakhir untuk menerapkan model AI pada perangkat edge.
- Memanfaatkan alat dan kerangka kerja khusus untuk aplikasi Edge AI tingkat lanjut.
- Mengoptimalkan kinerja dan efisiensi solusi Edge AI.
- Jelajahi kasus penggunaan inovatif dan tren yang muncul di Edge AI.
- Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan tingkat lanjut dalam penerapan Edge AI.
Building AI Solutions on the Edge
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, ilmuwan data, dan penggemar teknologi yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menerapkan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
- Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan komputasi edge.
- Kembangkan, latih, dan optimalkan model AI untuk penerapan edge.
- Menerapkan solusi AI praktis pada perangkat edge.
- Evaluasi dan tingkatkan performa model yang diterapkan di edge.
- Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.
Edge AI in Autonomous Systems
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk insinyur robotika tingkat menengah, pengembang kendaraan otonom, dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi sistem otonom yang inovatif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam sistem otonom.
- Kembangkan dan terapkan model AI untuk pemrosesan real-time di perangkat edge.
- Menerapkan solusi Edge AI pada kendaraan otonom, drone, dan robotika.
- Rancang dan optimalkan sistem kontrol menggunakan Edge AI.
- Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam aplikasi AI otonom.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan profesional TI yang ingin mendapatkan pemahaman komprehensif tentang Edge AI mulai dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk penyiapan dan penerapan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami konsep dasar Edge AI.
- Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI.
- Kembangkan, latih, dan optimalkan model Edge AI.
- Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
- Integrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
- Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penerapan Edge AI.
Edge AI for Healthcare
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi perawatan kesehatan yang inovatif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami peran dan manfaat Edge AI dalam layanan kesehatan.
- Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi perawatan kesehatan.
- Menerapkan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
- Rancang dan terapkan sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
- Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam aplikasi AI perawatan kesehatan.
Edge AI in Industrial Automation
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur industri tingkat menengah, profesional manufaktur, dan pengembang AI yang ingin menerapkan solusi Edge AI dalam otomasi industri.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami peran Edge AI dalam otomasi industri.
- Menerapkan solusi pemeliharaan prediktif menggunakan Edge AI.
- Menerapkan teknik AI untuk kontrol kualitas dalam proses manufaktur.
- Optimalkan proses industri menggunakan Edge AI.
- Terapkan dan kelola solusi Edge AI di lingkungan industri.
Edge AI for IoT Applications
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analitik data yang cerdas.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami dasar-dasar Edge AI dan penerapannya di IoT.
- Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
- Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
- Menerapkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
- Integrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
- Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik di Edge AI untuk IoT.
Edge AI for Smart Cities
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk perencana kota tingkat menengah, insinyur sipil, dan manajer proyek kota pintar yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk inisiatif kota pintar.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran Edge AI dalam infrastruktur kota pintar.
- Menerapkan solusi Edge AI untuk manajemen dan pengawasan lalu lintas.
- Optimalkan sumber daya perkotaan menggunakan teknologi Edge AI.
- Integrasikan Edge AI dengan sistem kota pintar yang ada.
- Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam penerapan kota pintar.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, ilmuwan data, dan praktisi AI yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
- Kembangkan dan optimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
- Terapkan TensorFlow model Lite di berbagai perangkat edge.
- Memanfaatkan alat dan teknik untuk konversi dan pengoptimalan model.
- Implementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat pemula dan profesional TI yang ingin memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi pendahuluannya.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami konsep dasar dan arsitektur Edge AI.
- Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI.
- Kembangkan dan terapkan aplikasi Edge AI sederhana.
- Identifikasi dan pahami kasus penggunaan dan manfaat Edge AI.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur sistem tertanam 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 tepi.
- Siapkan lingkungan pengembangan untuk proyek TinyML.
- Melatih, mengoptimalkan, dan menerapkan model AI pada mikrokontroler berdaya rendah.
- Gunakan TensorFlow Lite dan Edge Impulse untuk mengimplementasikan aplikasi dunia nyata TinyML.
- Optimalkan model AI untuk efisiensi daya dan kendala memori.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah, insinyur pembelajaran mesin, dan arsitek sistem yang ingin mengoptimalkan model AI untuk penerapan edge.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami tantangan dan persyaratan penerapan model AI pada perangkat edge.
- Terapkan teknik kompresi model untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas model AI.
- Memanfaatkan metode kuantisasi untuk meningkatkan efisiensi model pada perangkat keras edge.
- Menerapkan teknik pemangkasan dan pengoptimalan lainnya untuk meningkatkan performa model.
- Terapkan model AI yang dioptimalkan di berbagai perangkat edge.
Security and Privacy in Edge AI
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional keamanan siber tingkat menengah, administrator sistem, dan peneliti etika AI yang ingin mengamankan dan menerapkan solusi Edge AI secara etis.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami tantangan keamanan dan privasi di Edge AI.
- Menerapkan praktik terbaik untuk mengamankan perangkat dan data edge.
- Kembangkan strategi untuk memitigasi risiko keamanan dalam penerapan Edge AI.
- Menangani pertimbangan etis dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.
- Melakukan penilaian keamanan dan audit untuk aplikasi Edge AI.
Introduction to TinyML
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para insinyur dan ilmuwan data tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar TinyML, mengeksplorasi aplikasinya, dan menerapkan model AI pada mikrokontroler.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar TinyML dan signifikansinya.
- Terapkan model AI ringan pada mikrokontroler dan perangkat edge.
- Mengoptimalkan dan menyempurnakan model pembelajaran mesin untuk konsumsi daya rendah.
- Terapkan TinyML untuk aplikasi dunia nyata seperti pengenalan gerakan, deteksi anomali, dan pemrosesan audio.
TinyML for IoT Applications
21 HoursPelatihan 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.