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 Strasbourg or in NobleProg corporate training centers in Strasbourg.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
This instructor-led, live training in Strasbourg (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 Strasbourg (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 Strasbourg (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 Strasbourg (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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