Performans ve Verimlilik İçin TinyML Modellerinin Optimizasyonu Eğitimi

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mikrodenetleyicilerde TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak makine öğrenme modellerini dağıtmak isteyen orta düzeyde gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricilere yönelik olmuludur.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için avantajlarını anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı ayarlama.
• Düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde AI modellerini eğitme, optimizasyonu ve dağıtma.
• TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak gerçek dünyada TinyML uygulamaları uygulama.
• Güç verimliliği ve bellek kısıtlamalarına yönelik AI modellerini optimizasyonu.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı cihazlarda makine öğrenme modellerinin dağıtımını amaçlayan bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerinde) yüksek düzeyde profesyoneller hedeflenmekte olup, TinyML hatlarını güvence altına almayı ve kenar AI uygulamalarında gizlilik koruyan teknikleri uygulamayı öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu kursun sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cihaz üzerinde TinyML çıkarımı için benzersiz güvenlik risklerini belirleyebilir.
• Kenar AI dağıtımları için gizlilik koruyan mekanizmalar uygulayabilir.
• TinyML modellerini ve gömülü sistemleri düşmanca tehditler karşılarında güçlendirebilir.
• Sınırlı ortamlarda güvenli veri yönetimi için en iyi uygulamaları uygulayabilir.

Eğitim Biçimi

• Uzman yönlü tartışmalarla desteklenen etkileşimli konferanslar.
• Gerçek dünya tehdit senaryolarını vurgulayan pratik alıştırmalar.
• Gömülü güvenlik ve TinyML araçları kullanarak uygulamalı etkinlikler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluşlar, eğitimini belirli güvenlik ve uyumluluk ihtiyaçlarına uygun hale getirmeyi talep edebilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) temel seviye mühendisler ve veri bilimciler için tasarlanmıştır. Bu grup, TinyML temellerini anlamayı, uygulamalarını keşfetmeyi ve AI modellerini mikrodenetçilere dağıtmayı isteyen kişilere yöneliktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TinyML temellerini ve önemini anlamak.
• Akıllı cihazlara ve kenar cihazlarına hafif AI modelleri dağıtmak.
• Düşük güç tüketimi için makine öğrenme modelerini optimize etmek ve ayarlamak.
• El hareket tanımaya, anomali algılama ve ses işleme gibi gerçek dünya uygulamaları için TinyML kullanmak.

TinyML, düşük güçli mikrodenetleyicilere ve robotik ve otonom sistemlerde kullanılan gömülü platformlara makine öğrenme modelleri dağıtma çerçevesidir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey profesyonellerin TinyML tabanlı algılama ve karar alma yeteneklerini otonom robotlar, drone'lar ve akıllı kontrol sistemlerine entegre etmek isteyenlere yöneliktir.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecek:

• Robotik uygulamalar için optimize TinyML modelleri tasarlayacaklardır.
• Gerçek zamanlı otonomiyi sağlamak için cihazda algılama işlem hatları uygulayabileceklerdir.
• TinyML'i mevcut robotik kontrol çerçevelerine entegre edebileceklerdir.
• Gömülü donanım platformlarına hafif ağırlıklı AI modelleri dağıtma ve test edebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Teknik konularla birleştirilmiş etkileşimli tartışmalar.
• Gömülü robotik görevler odaklı elden deneme laboratuvarları.
• Gerçek dünya otonom iş akışlarını simüle eden pratik alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Organizasyon-özel robotik ortamları için, talepte bulunulduğunda özelleştirme yapılabilir.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, enerji verimli donanımlarda AI destekli uygulamalar için TinyML tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyde gömülü mühendisleri, IoT geliştirmecilerini ve AI araştırmacılarını hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• TinyML ve kenar AI'nin temellerini anlamak.
• Hafif AI modellerini mikrodenetleyicilere dağıtmak.
• Düşük güç tüketimi için AI çıkarımını optimize etmek.
• TinyML'yi gerçek dünya IoT uygulamalarıyla entegre etmek.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı giyilebilir ve tıbbi cihazlara makine öğrenmesinin entegrasyonudur.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye uzmanlar için sağlık izleme ve teşhis uygulamalarında TinyML çözümleri uygulanmasını hedefler.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra, katılımciler şunları yapabilecekler:

• Gerçek zamanlı sağlık verisi işleme için TinyML modelleri tasarlama ve dağıtım.
• Yıkanabilir sensör verilerini toplama, ön işlemeyi ve AI destekli içgörüler için yorumlama.
• Düşük güç tüketimi ve hafıza sınırlı giyilebilir cihazlar için modellerin iyileştirilmesi.
• TinyML destekli çıktıların klinik önemi, güvenilirliği ve güvenliğinin değerlendirilmesi.

Kurs Formatı

• Canlı gösterimlerle desteklenen dersler ve etkileşimli tartışmalar.
• Giyilebilir cihaz verisi ve TinyML çerçeveleriyle elden geçirme uygulamaları.
• Guided laboratuvar ortamında uygulama alıştırmaları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli sağlık cihazları veya düzenleyici akışlarla hizalanan özelleştirilmiş eğitim için, programı özelleştirmemizi isteyin.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tahmine dayalı bakım, anomali tespiti ve akıllı sensör uygulamaları için TinyML'i uygulamak isteyen orta düzey IoT geliştiricileri, gömülü sistem mühendisleri ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'in temellerini ve IoT'deki uygulamalarını anlamak.
• IoT projeleri için TinyML geliştirme ortamını kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyicilerde ML modelleri geliştirmek ve dağıtmak.
• TinyML kullanarak tahmine dayalı bakım ve anomali tespiti uygulamak.
• TinyML modellerini verimli güç ve bellek kullanımı için optimize etmek.

TinyML is a framework for deploying machine learning models on low-power, resource-constrained devices in the field.

This instructor-led, live training (online or onsite) is designed for intermediate-level professionals who wish to apply TinyML techniques to smart agriculture solutions that enhance automation and environmental intelligence.

Upon completing this program, participants will gain the ability to:

• Build and deploy TinyML models for agricultural sensing applications.
• Integrate edge AI into IoT ecosystems for automated crop monitoring.
• Use specialized tools to train and optimize lightweight models.
• Develop workflows for precision irrigation, pest detection, and environmental analytics.

Format of the Course

• Guided presentations and applied technical discussion.
• Hands-on practice using real-world datasets and devices.
• Practical experimentation in a supported lab environment.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with specific agricultural systems, please contact us to customize the program.