TinyML用於物聯網應用培訓

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。

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。

這項於 澳門 (線上或線下) 舉辦的由講師主導的實作培訓，針對希望了解如何利用物聯網與邊緣運算實現高效能、即時處理和創新的中階 IT 專業人員及業務經理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解物聯網與邊緣運算的原理，及其在數位轉型中的角色。
• 識別製造、物流和能源領域中 IoT 與邊緣運算的應用場景。
• 區分邊緣運算與雲端運算架構及部署情境的差異。
• 實施邊緣運算解決方案，以支援預測性維護和即時決策。

這項在 澳門（線上或線下）進行的由講師指導的實時培訓，旨在幫助中級開發人員、系統架構師和行業從業人員利用邊緣 AI 提升 IoT 應用的智能數據處理和分析能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣 AI 的基本原理及其在 IoT 中的應用。
• 為 IoT 設備設置和配置邊緣 AI 環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於 IoT 應用的 AI 模型。
• 在 IoT 系統中實施即時數據處理和決策。
• 將邊緣 AI 與各種 IoT 協議和平台整合。
• 應對邊緣 AI 用於 IoT 的道德考慮和最佳實踐。

此為在[loc]（線上或線下）舉辦的講師主導現場教學，旨在幫助具備中級專業知識的專業人士將Federated Learning應用於優化物聯網與邊緣運算解決方案。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解Federated Learning在物聯網和邊緣計算中的原理與優勢。
• 在物聯網設備上實作Federated Learning模型，以進行去中心化的人工智慧處理。
• 降低延遲，並改善邊緣運算環境中的即時決策能力。
• 應對物聯網系統中資料隱私及網路限制相關的挑戰。

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。

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。