在微控制器上部署AI與TinyML培訓

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
• 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
• 優化邊緣 AI 解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣 AI 的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣 AI 部署中的高級道德和安全注意事項。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
• 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
• 評估和改進邊緣部署模型的性能。
• 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。

這種由講師指導的現場香港（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署 AI 模型，以便在邊緣設備上進行即時處理。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
• 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。

這種由講師指導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望全面了解邊緣 AI 從概念到實際實施（包括設置和部署）的中級開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的基本概念。
• 設置和配置邊緣 AI 環境。
• 開發、訓練和優化邊緣 AI 模型。
• 部署和管理邊緣 AI 應用程式。
• 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
• 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。

本課程爲講師主導的香港（線上或線下）培訓，面向希望利用Edge AI開發創新醫療解決方案的中級醫療專業人員、生物醫學工程師和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
• 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
• 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
• 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。

這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望在工業自動化中實施邊緣 AI 解決方案的中級工業工程師、製造專業人員和 AI 開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在工業自動化中的作用。
• 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
• 在製造過程中應用人工智慧技術進行品質控制。
• 使用邊緣 AI 優化工業流程。
• 在工業環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 通過智慧數據處理和分析功能增強物聯網應用程式的中級開發人員、系統架構師和行業專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 為IoT設備設置和配置邊緣 AI 環境。
• 在邊緣設備上為IoT應用程式開發和部署 AI 模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將邊緣 AI 與各種物聯網協定和平臺整合。
• 解決面向物聯網的邊緣 AI 中的道德考量和最佳實踐。

這種以講師為主導的現場香港（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧實施智慧城市計劃的中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在智慧城市基礎設施中的作用。
• 實施用於流量管理和監控的邊緣 AI 解決方案。
• 使用邊緣 AI 技術優化城市資源。
• 將邊緣 AI 與現有的智慧城市系統整合。
• 解決智慧城市部署中的道德和監管考慮因素。

這種由講師指導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望利用 TensorFlow Lite 進行邊緣 AI 應用程式的中級開發人員、數據科學家和 AI 從業者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 TensorFlow Lite 的基礎知識及其在邊緣 AI 中的作用。
• 使用 TensorFlow Lite 開發和優化 AI 模型。
• 在各種邊緣設備上部署 TensorFlow Lite 模型。
• 利用工具和技術進行模型轉換和優化。
• 使用 TensorFlow Lite 實現實用的邊緣 AI 應用程式。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望了解邊緣 AI 及其入門應用程式基礎知識的初級開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 的基本概念和架構。
• 設置和配置邊緣 AI 環境。
• 開發和部署簡單的邊緣 AI 應用程式。
• 識別並了解邊緣 AI 的用例和優勢。

這種由講師指導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望優化 AI 模型以進行邊緣部署的中級 AI 開發人員、機器學習工程師和系統架構師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解在邊緣設備上部署 AI 模型的挑戰和要求。
• 應用模型壓縮技術來減小 AI 模型的大小和複雜性。
• 利用量化方法提高邊緣硬體上的模型效率。
• 實施修剪和其他優化技術以提高模型性能。
• 在各種邊緣設備上部署優化的 AI 模型。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望保護和合乎道德地部署邊緣 AI 解決方案的中級網路安全專業人員、系統管理員和 AI 倫理研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 中的安全和隱私挑戰。
• 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
• 制定策略以降低邊緣 AI 部署中的安全風險。
• 解決道德考慮並確保遵守法規。
• 對邊緣 AI 應用程式進行安全評估和審計。

本课程为讲师指导的香港（线上或线下）培训，面向初学者级别的工程师和数据科学家，旨在帮助他们理解TinyML的基础知识，探索其应用，并在微控制器上部署AI模型。

培训结束后，学员将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
• 优化和微调机器学习模型以实现低功耗。
• 将TinyML应用于实际场景，如手势识别、异常检测和音频处理。

This instructor-led, live training in 香港 (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.

這項針對希望為預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用實施TinyML的中級IoT開發人員、嵌入式工程師和AI從業人員的香港(在線或現場)的講師主導直播培訓旨在使參與者能夠：

• 了解TinyML的基礎知識及其在IoT中的應用。
• 為IoT項目設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署ML模型。
• 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，以提高功率和內存使用的效率。