Raspberry Pi と Arduino を使用した TinyMLのトレーニングコース

TinyML は、リソースに制約のあるエッジデバイス上で最適化された機械学習モデルを展開する実践です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度な技術者向けで、完全な TinyML パイプラインを設計、最適化、および展開することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことを学びます：

• TinyML アプリケーション用のデータセットを収集、準備、および管理する方法。
• 低消費電力マイクロコントローラー向けにモデルを訓練し、最適化する方法。
• エッジデバイス向けの軽量フォーマットにモデルを変換する方法。
• 実際のハードウェア環境で TinyML アプリケーションを展開、テスト、および監視する方法。

コース形式

• 講師主導の講義と技術的なディスカッション。
• 実践的なラボ作業と反復実験。
• マイクロコントローラーをベースとするプラットフォームへの手動展開。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のツールチェーン、ハードウェアボード、または内部ワークフローでトレーニングをカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの組み込みシステムエンジニアやAI開発者向けです。TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用してマイクロコントローラー上に機械学習モデルをデプロイすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• TinyMLの基本とエッジAIアプリケーションでの利点を理解する。
• TinyMLプロジェクトの開発環境を設定する。
• 低消費電力のマイクロコントローラー上でAIモデルを訓練、最適化、およびデプロイする。
• TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用して実世界のTinyMLアプリケーションを実装する。
• AIモデルを消費電力とメモリ制約に最適化する。

TinyML は、機械学習モデルを高度にリソースが制約されたハードウェアに展開する実践です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、TinyML モデルを低遅延、メモリー効率的な組み込みデバイスへの展開に最適化したい上級レベルの実践者向けです。

このトレーニングを完了すると、参加者は以下のことができます：

• 精度を犠牲にすることなくモデルサイズを減らすための量子化、剪定、圧縮技術を適用します。
• TinyML モデルの遅延、メモリ消費量、エネルギー効率をベンチマークします。
• マイコンとエッジデバイス上で最適化された推論パイプラインを実装します。
• 性能、精度、ハードウェア制約のトレードオフを評価します。

コース形式

• 技術的なデモンストレーションでサポートされる講師主導のプレゼンテーション。
• 実践的な最適化練習と比較性能テスト。
• 制御されたラボ環境での TinyML パイプラインの実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のハードウェアプラットフォームや内部ワークフローに合わせたトレーニングが必要な場合は、お問い合わせください。

TinyML は、低電力でリソースに制約のあるデバイスに機械学習モデルを展開する手法です。これらのデバイスはネットワークエッジで動作します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルの専門家向けに設計されており、TinyML パイプラインを保護し、エッジ AI アプリケーションでプライバシー保護技術を実装することを目指しています。

このコースが終了すると、参加者は以下の能力を持つことができます：

• デバイス上の TinyML 推論に特有のセキュリティリスクを識別します。
• エッジ AI 配置におけるプライバシー保護メカニズムを実装します。
• TinyML モデルと組み込みシステムを対抗的な脅威から強化します。
• 制約のある環境での安全なデータ処理のベストプラクティスを適用します。

コース形式

• 専門家主導の議論でサポートされた魅力的な講義。
• 実際の脅威シナリオを重視した実践的な演習。
• 嵌め込みセキュリティと TinyML ツールを使用した手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• 組織は、特定のセキュリティとコンプライアンス要件に合わせたトレーニングのカスタマイズ版を依頼することができます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者向けのエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。TinyMLの基本概念を理解し、その応用を探索し、マイクロコントローラーにAIモデルを展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• TinyMLの基本概念とその重要性を理解します。
• マイクロコントローラーやエッジデバイスに軽量なAIモデルを展開します。
• 低消費電力向けに機械学習モデルを最適化し、微調整します。
• ジェスチャ認識、異常検知、音声処理などの実際の応用例でTinyMLを使用します。

TinyMLは、低消費電力のマイクロコントローラーや組み込みプラットフォームに機械学習モデルを展開するためのフレームワークです。これらのプラットフォームは、ロボティクスと自律システムで使用されます。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度な専門家を対象としています。彼らは、自律ロボット、ドローン、およびスマート制御システムにTinyMLに基づく感覚と意思決定機能を統合したいと考えています。

このコースを終了した参加者は以下のことができます：

• ロボティクスアプリケーション向けに最適化されたTinyMLモデルの設計。
• 実時間自律性を実現するオンデバイス感覚パイプラインの実装。
• 既存のロボット制御フレームワークにTinyMLの統合。
• 埋め込み型ハードウェアプラットフォームでの軽量AIモデルの展開とテスト。

コース形式

• 技術的な講義とインタラクティブな議論の組み合わせ。
• 埋め込み型ロボティクスタスクに焦点を当てたハンズオン実習。
• 実世界の自律ワークフローを模擬した実践的な演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• 組織固有のロボティクス環境の場合、要望に応じてカスタマイズが可能です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの組み込みエンジニア、IoT 開発者、および AI 研究者がエネルギー効率の高いハードウェア上で TinyML テクニックを実装することを目指しています。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことができます：

• TinyML とエッジ AI の基本概念を理解する。
• マイクロコントローラー上で軽量な AI モデルを展開する。
• 低消費電力での AI 推論を最適化する。
• TinyML を実際の IoT アプリケーションに統合する。

TinyML は、低消費電力でリソースが制限された装着型デバイスや医療機器に機械学習を統合する技術です。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実務者向けで、ヘルスケアモニタリングや診断アプリケーションに TinyML ソリューションを実装したい方におすすめです。

このトレーニングを終了した後、参加者は以下のことができるようになります：

• 実時間のヘルスデータ処理用に TinyML モデルを設計し展開する。
• 生体センサーデータを収集、前処理、解釈して AI による洞察を得る。
• パワーやメモリが制約された装着型デバイス向けにモデルを最適化する。
• TinyML による出力の臨床的関連性、信頼性、安全性を評価する。

コース形式

• 生のデモンストレーションと双方向のディスカッションでサポートされる講義。
• 装着型デバイスデータと TinyML フレームワークを使用した手順実習。
• ガイド付きラボ環境での実装演習。

コースのカスタマイズオプション

• 特定の医療デバイスや規制ワークフローに合わせたトレーニングについては、プログラムをカスタマイズするためにご連絡ください。

このインストラクターリードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測メンテナンス、異常検出、スマートセンサアプリケーションを実装したい中級レベルのIoT開発者、組み込みエンジニア、AIプラクティショナー向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able になります:

• TinyMLとそのIoTでの応用の基本を理解する。
• IoTプロジェクトのTinyML開発環境をセットアップする。
• 低電力マイコンに機械学習モデルを開発し展開する。
• TinyMLを使用して予測メンテナンスと異常検出を実装する。
• 効率的な電力とメモリ使用のためのTinyMLモデルの最適化を行う。

TinyMLは、低消費電力でリソースが制約されたフィールドデバイスに機械学習モデルを展開するためのフレームワークです。

このインストラクタ主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けで、TinyML技術をスマート農業ソリューションに適用し、自動化と環境認識を強化することを目指しています。

このプログラムを修了した参加者は以下の能力を得ることができます：

• 農業センシングアプリケーション向けのTinyMLモデルの構築と展開。
• 辺縁AIをIoTエコシステムに統合して、作物監視の自動化を実現。
• 専用ツールを使用して軽量モデルを訓練し最適化する方法。
• 精密灌水、害虫検出、環境解析のワークフローを開発する方法。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと適用技術討論。
• 実際のデータセットとデバイスを使用したハンズオン練習。
• 支援されたラボ環境での実践的な実験。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定の農業システムに合わせたトレーニングを希望される場合は、プログラムのカスタマイズについてご連絡ください。