TinyML：在超低功耗邊緣設備上運行AI培訓

本次在[loc]（線上或線下）由講師帶領的現場培訓，針對希望探索5G網絡如何加速邊緣AI應用的中級電信專業人員、AI工程師及物聯網專家設計。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解5G技術的基本原理及其對邊緣AI的影響。
• 部署針對低延遲應用優化的AI模型，使其適用於5G環境。
• 利用邊緣AI和5G連接實現實時決策系統。
• 優化邊緣設備上AI工作負載的運行效率。

此由講師主導的即時培訓於澳門（線上或線下）舉行，針對希望精通邊緣AI最新進展、優化其AI模型於邊緣設備部署，並探索各行業專業應用的高階AI從業人員、研究者及開發者而設。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 探索邊緣AI模型開發與優化的進階技術。
• 實施在邊緣設備部署AI模型的尖策略。
• 利用專用於高階邊緣AI應用的工具與框架。
• 優化邊緣AI解決方案的性能與效率。
• 探索邊緣AI的創新用例與新興趨勢。
• 解決邊緣AI部署中的進階倫理與安全考量。

此課程為導師指導之實體培訓於 澳門（線上或現場），對象為希望獲得在邊緣裝置上部署AI模型實務技能之中階開發人員、資料科學家及科技愛好者。

完成此培訓後，參加者將能夠：

• 理解邊緣AI之原則及其優勢。
• 設定及組態邊緣運算環境。
• 開發、訓練及優化適用於邊緣部署之AI模型。
• 在邊緣裝置上實施實際之AI解決方案。
• 評估並改善部署於邊緣之模型效能。
• 處理邊緣AI應用中涉及之倫理及安全考量。

這項由講師指導的 澳門 培訓使高級專業人員具備設計、優化和部署完整 TinyML 管線的技能。參與者將學會收集數據、訓練低功耗模型，並通過實踐實驗測試真實世界的應用。

這門在澳門（線上或線下）舉辦的由講師指導之即時培訓，旨在協助中高階資安專業人員、AI工程師與物聯網開發者，實施強健的安全措施及韌性策略以保護邊緣AI系統。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解邊緣AI部署中的安全風險與漏洞。
• 實施資料加密與驗證技術，保護資料安全。
• 設計能抵禦網路威脅的韌性邊緣AI架構。
• 在邊緣環境中應用安全的AI模型部署策略。

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。

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。