hong-kong現場TinyML培訓

本次由講師主導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望在高能效硬件上實現AI驅動的TinyML技術的中級嵌入式工程師、物聯網開發者和AI研究人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML和邊緣AI的基礎知識。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化AI推理以實現低功耗。
• 將TinyML與實際物聯網應用集成。

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hong-kong(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。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級嵌入式系統工程師和AI開發者，旨在幫助他們使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
• 爲TinyML項目設置開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse實現實際TinyML應用。
• 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。

本课程为讲师指导的hong-kong（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。