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 training can be carried out locally on customer premises in Montpellier or in NobleProg corporate training centers in Montpellier.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
This instructor-led, live training in Montpellier (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.
Cette formation en direct avec instructeur à Montpellier (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs IoT de niveau intermédiaire, aux ingénieurs embarqués et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalies et les applications de capteurs intelligents.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses applications dans l'IoT.
Mettre en place un environnement de développement TinyML pour les projets IoT.
Développer et déployer des modèles de ML sur des microcontrôleurs de faible puissance.
Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d'anomalies à l'aide de TinyML.
Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de la puissance et de la mémoire.
Cette formation en direct avec instructeur en Montpellier (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'intelligence artificielle.
Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
Former, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs de faible puissance.
Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML dans le monde réel.
Optimiser les modèles d'IA en fonction de l'efficacité énergétique et des contraintes de mémoire.
Cette formation en Montpellier (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs débutants et aux data scientists qui souhaitent comprendre les fondamentaux du TinyML, explorer ses applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et son importance.
Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des périphériques.
Optimiser et affiner les modèles d'apprentissage automatique pour une faible consommation d'énergie.
Appliquer TinyML à des applications réelles telles que la reconnaissance gestuelle, la détection d'anomalies et le traitement audio.
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