在微控制器上部署AI與TinyML培訓

本次講師指導的培訓在澳門（線上或線下）面向希望掌握邊緣AI最新進展、優化AI模型以進行邊緣部署，並探索各行業專門應用的高級AI從業者、研究人員和開發者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
• 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
• 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣AI部署中的高級倫理和安全問題。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和技術愛好者，旨在幫助他們掌握在各種應用中在邊緣設備上部署AI模型的實用技能。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的AI模型。
• 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
• 評估並改進邊緣部署模型的性能。
• 解決Edge AI應用中的倫理和安全問題。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發者和AI研究人員，旨在幫助他們利用Edge AI技術開發創新的自主系統解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署用於邊緣設備即時處理的AI模型。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人中實施Edge AI解決方案。
• 使用Edge AI設計和優化控制系統。
• 解決自主AI應用中的倫理和監管問題。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）面向中級開發人員和IT專業人員，旨在幫助他們全面瞭解邊緣AI，從概念到實際實現，包括設置和部署。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI的基本概念。
• 設置和配置邊緣AI環境。
• 開發、訓練和優化邊緣AI模型。
• 部署和管理邊緣AI應用。
• 將邊緣AI與現有系統和工作流集成。
• 解決邊緣AI實施中的倫理問題和最佳實踐。

本課程爲講師主導的澳門（線上或線下）培訓，面向希望利用Edge AI開發創新醫療解決方案的中級醫療專業人員、生物醫學工程師和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
• 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
• 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
• 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。

本課程爲講師指導的培訓，在澳門（線上或線下）進行，面向希望將邊緣AI解決方案應用於工業自動化的中級工業工程師、製造專業人員和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解邊緣AI在工業自動化中的作用。
• 使用邊緣AI實施預測性維護解決方案。
• 在製造過程中應用AI技術進行質量控制。
• 使用邊緣AI優化工業流程。
• 在工業環境中部署和管理邊緣AI解決方案。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

本次由講師主導的線下或線上培訓，面向中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理，旨在幫助他們利用Edge AI推動智慧城市項目。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
• 實施Edge AI解決方案，用於交通管理和監控。
• 利用Edge AI技術優化城市資源。
• 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
• 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和AI從業者，旨在幫助他們利用TensorFlow Lite開發Edge AI應用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
• 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
• 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。

本課程爲講師指導的培訓，在 澳門（線上或線下）進行，面向希望瞭解 Edge AI 基礎知識及其入門應用的初級開發者和 IT 專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解 Edge AI 的基本概念和架構。
• 設置和配置 Edge AI 環境。
• 開發和部署簡單的 Edge AI 應用。
• 識別並理解 Edge AI 的用例和優勢。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望優化AI模型以在邊緣設備上部署的中級AI開發者、機器學習工程師和系統架構師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
• 應用模型壓縮技術，減少AI模型的規模和複雜性。
• 利用量化方法，提升模型在邊緣硬件上的效率。
• 實施剪枝和其他優化技術，提升模型性能。
• 在各種邊緣設備上部署優化後的AI模型。

本課程爲講師指導的培訓，在澳門（線上或線下）進行，面向中級網絡安全專業人士、系統管理員和AI倫理研究人員，旨在幫助他們安全且合乎倫理地部署邊緣AI解決方案。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI中的安全與隱私挑戰。
• 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
• 制定緩解邊緣AI部署中安全風險的策略。
• 解決倫理問題並確保合規。
• 對邊緣AI應用進行安全評估和審計。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）面向希望瞭解TinyML基礎知識、探索其應用並在微控制器上部署AI模型的初級工程師和數據科學家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 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。
• 優化和微調機器學習模型以實現低功耗。
• 將TinyML應用於實際應用，如手勢識別、異常檢測和音頻處理。

本次由講師主導的澳門（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。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向中級物聯網開發者、嵌入式工程師和AI從業者，旨在幫助他們實現TinyML在預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網項目搭建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實現預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，提高功耗和內存使用效率。