Pelatihan TinyML di Indonesia

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 pendekatan pembelajaran mesin yang dioptimalkan untuk perangkat kecil dengan sumber daya terbatas.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan bagi peserta pemula hingga tingkat menengah yang ingin membangun aplikasi TinyML yang berfungsi menggunakan Raspberry Pi, Arduino, dan mikrokontroler serupa.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Mengumpulkan dan mempersiapkan data untuk proyek TinyML.
• Melatih dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin kecil untuk lingkungan mikrokontroler.
• Menerapkan model TinyML pada Raspberry Pi, Arduino, dan papan terkait lainnya.
• Mengembangkan prototipe AI tertanam end-to-end.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu instruktur dan diskusi terarah.
• Latihan praktis dan eksperimen langsung.
• Proyek kerja live-lab pada perangkat nyata.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai perangkat keras atau kasus penggunaan spesifik Anda, silakan hubungi kami untuk mengatur.

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.

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.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.