Online or onsite, instructor-led live TinyML training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use machine learning on ultra-low-power devices to enable AI-driven applications in resource-constrained environments.
TinyML training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live TinyML trainings in Medellín can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
This instructor-led, live training in Medellín (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.
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Medellín (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Medellín (en línea o en el lugar) está dirigido a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Entender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de inteligencia artificial de borde.
Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
Usar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones TinyML del mundo real.
Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.
Esta formación en línea o presencial dirigida por un instructor en Medellín está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean entender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
Entender los fundamentos de TinyML y su importancia.
Desplegar modelos de IA livianos en microcontroladores y dispositivos periféricos.
Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
Aplicar TinyML para aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.
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