構建端到端 TinyML 管線培訓

此種由講師指導的現場培訓（線上或線下）旨在幫助初級嵌入式系統工程師及 AI 開發人員使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署機器學習模型。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 理解 TinyML 的基本原理及其對邊緣 AI 應用的益處。
• 設定 TinyML 項目的開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化並部署 AI 模型。
• 利用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 實現現實世界中的 TinyML 應用。
• 為功率效率和記憶體限制優化 AI 模型。

此由講師帶領之 澳門 實地培訓課程，旨在協助高階實務人員最佳化 TinyML 模型，以適應資源受限之嵌入式裝置。學員將應用量化與剪枝技術，實現低延遲推論管線，並針對記憶體及能源限制進行效能基準測試。

這門在 澳門 環境下由講師帶領的培訓課程，旨在幫助高級專業人員保護邊緣設備上的TinyML管道。您將學習實施隱私保護技術，加固模型以抵禦對抗性威脅，並應用最佳實踐以在資源受限環境中安全地處理數據。

此課程由導師在 澳門（線上或線下）進行現場講授。適合初級工程師和數據科學家參與，旨在幫助學員理解 TinyML 基礎知識、探索其應用場景，並在微控制器上部署 AI 模型。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解 TinyML 的基礎知識及其重要性。
• 在微控制器和邊緣設備上部署輕量級 AI 模型。
• 優化機器學習模型，降低功耗。
• 將 TinyML 應用於手勢識別、異常檢測和音頻處理等實際場景。

這門由講師帶領的實地培訓課程（在 澳門 進行）教導高級專業人員如何將 TinyML 整合至自主機器人技術。學員將學習設計優化模型、實現設備端感知管道，並在嵌入式硬件上部署輕量級 AI 以实现實時自主性。

這門在澳門（線上或線下）進行的由導師主導的現場培訓，旨在針對中級嵌入式工程師、IoT開發人員和AI研究人員，他們希望在節能硬件上實施用於AI驅動應用的TinyML技術。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解TinyML和邊緣AI的基本原理。
• 在微控制器上部署輕量級AI模型。
• 優化低功耗消耗的AI推理過程。
• 將TinyML與現實世界的IoT應用整合。

本課程為 澳門 的授課式現場培訓，涵蓋用於健康監控和診斷的 TinyML 解決方案實現。學員將學習為實時健康數據設計模型，針對低功耗穿戴式裝置進行優化，並確保臨床可靠性。包含實操實驗室練習。

此講師親自指導的線上或線下即時培訓（澳門）旨在幫助中階物聯網開發人員、嵌入式工程師和AI從業者，實施TinyML以用於預測性維護、異常檢測和智慧感測器應用。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 為物聯網專案建立TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實施預測性維護和異常檢測。
• 最佳化TinyML模型，以提高能源效率和記憶體利用率。

這門時長 21 小時的 澳門 講師主導課程，旨在賦能中級專業人員在智慧農業中部署 TinyML。學員將學習如何構建輕量級模型、將邊緣 AI 與 IoT 整合，並在動手實驗環境中針對精準灌溉和害蟲檢測進行優化。