Kursus Pelatihan TinyML untuk Aplikasi IoT

TinyML adalah praktik menempatkan model pembelajaran mesin yang dioptimalkan pada perangkat edge dengan sumber daya terbatas.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis tingkat lanjut yang ingin merancang, mengoptimalkan, dan menempatkan pipelines TinyML lengkap.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan belajar cara:

• Mengumpulkan, mempersiapkan, dan mengelola dataset untuk aplikasi TinyML.
• Melatih dan mengoptimalkan model untuk mikrokontroler berdaya rendah.
• Mengonversi model ke format yang ringan sesuai untuk perangkat edge.
• Menempatkan, menguji, dan memantau aplikasi TinyML dalam lingkungan perangkat keras nyata.

Format Kursus

• Ceramah yang dipandu instruktur dan diskusi teknis.
• Laboratorium praktis dan eksperimen iteratif.
• Penempatan langsung pada platform berbasis mikrokontroler.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk menyesuaikan pelatihan dengan toolchain, papan perangkat keras, atau alur kerja internal tertentu, silakan hubungi kami untuk membuat jadwal.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional IT dan manajer bisnis tingkat menengah yang ingin memahami potensi IoT dan edge computing dalam mendukung efisiensi, pemrosesan real-time, dan inovasi di berbagai industri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip IoT dan edge computing serta peran mereka dalam transformasi digital.
• Mengidentifikasi kasus penggunaan untuk IoT dan edge computing di sektor manufaktur, logistik, dan energi.
• Membedakan antara arsitektur komputasi tepi (edge) dan cloud serta skenario penerapan.
• Mengimplementasikan solusi komputasi tepi untuk pemeliharaan prediktif dan pengambilan keputusan real-time.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analisis data yang cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasinya dalam IoT.
• Menyiapkan dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan dan mendistribusikan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
• Mengimplementasikan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Menangani pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam Edge AI untuk IoT.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk manajer produk dan pengembang yang ingin menggunakan Edge Computing untuk mendesentralisasi manajemen data demi kinerja yang lebih cepat, memanfaatkan perangkat pintar yang terletak di jaringan sumber.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar dan keuntungan Edge Computing.
• Identifikasi kasus penggunaan dan contoh di mana Edge Computing dapat diterapkan.
• Merancang dan membangun Edge Computing solusi untuk pemrosesan data yang lebih cepat dan mengurangi biaya operasional.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning untuk mengoptimalkan solusi IoT dan komputasi tepi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam IoT dan komputasi tepi.
• Terapkan model Federated Learning pada perangkat IoT untuk pemrosesan AI yang terdesentralisasi.
• Kurangi latensi dan tingkatkan pengambilan keputusan waktu nyata di lingkungan komputasi tepi.
• Atasi tantangan terkait privasi data dan kendala jaringan dalam sistem IoT.

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.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari berbagai aspek NB-IoT (juga dikenal sebagai LTE Cat NB1) saat mereka mengembangkan dan menerapkan contoh aplikasi berbasis NB-IoT.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Identifikasi berbagai komponen NB-IoT dan cara menyusunnya untuk membentuk ekosistem.
• Memahami dan menjelaskan fitur keamanan yang terpasang pada perangkat NB-IoT.
• Mengembangkan aplikasi sederhana untuk melacak NB-IoT perangkat.

TinyML adalah praktik penyebaran model pembelajaran mesin pada perangkat keras dengan sumber daya sangat terbatas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi tingkat lanjut yang ingin mengoptimalkan model TinyML untuk penyebaran dengan latensi rendah dan efisien memori pada perangkat tersemat.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengaplikasikan teknik kuantisasi, pemangkasan, dan kompresi untuk mengurangi ukuran model tanpa mengorbankan akurasi.
• Membandingkan model TinyML berdasarkan latensi, konsumsi memori, dan efisiensi energi.
• Mengimplementasikan pipeline inferensi yang dioptimalkan pada mikrokontroler dan perangkat tepi.
• Mengevaluasi trade-off antara kinerja, akurasi, dan keterbatasan perangkat keras.

Format Kursus

• Penyajian yang dipandu instruktur didukung oleh demonstrasi teknis.
• Latihan optimasi praktis dan pengujian kinerja komparatif.
• Implementasi pipeline TinyML dalam lingkungan laboratorium terkontrol.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan platform perangkat keras atau alur kerja internal tertentu, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program.

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.

ThingsBoard adalah platform IoT sumber terbuka yang menawarkan manajemen perangkat, pengumpulan data, pemrosesan, dan visualisasi untuk solusi IoT Anda.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara mengintegrasikan ThingsBoard ke dalam solusi IoT mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan ThingsBoard
• Memahami dasar-dasar fitur dan arsitektur ThingsBoard
• Membangun aplikasi IoT dengan ThingsBoard
• Integrasikan ThingsBoard dengan Kafka untuk perutean data perangkat telemetri
• Integrasikan ThingsBoard dengan Apache Spark untuk agregasi data dari beberapa perangkat

Hadirin

• Insinyur perangkat lunak
• Insinyur perangkat keras
• Pengembang

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

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.

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.