Applied Edge AI Schulung
Applied Edge AI ist die Macht der künstlichen Intelligenz mit Edge Computing und bietet eine umfassende Erforschung der Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten. Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung behandelt CNN-Architekturen, Wissensdestillation und föderierte Lerntechniken. Die Teilnehmer werden sich in praktischen Sitzungen mit der Anwendung von KI auf reale Szenarien, der Optimierung der Modellleistung und der Sicherstellung einer effizienten Datenverarbeitung im Edge-Bereich beschäftigen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kompakte Netzwerkdesigns und tiefe Kompressionsmethoden für Edge-Geräte zu implementieren.
- Föderiertes Lernen für dezentrales KI-Modelltraining zu nutzen.
- KI-gesteuerte Anwendungen effizient auf Edge-Geräten bereitzustellen und zu verwalten.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
- Einführung in Edge AI
- Definition von Edge AI und ihre Bedeutung
- Vorteile des Einsatzes von KI-Modellen im Edge-Bereich
- Überblick über die KI-Landschaft für Edge Computing
- Convolutional Neural Networks (CNN) Architekturen für Edge AI
- Verständnis der CNN-Grundlagen und ihrer Anwendbarkeit für Edge AI
- Designüberlegungen für CNNs auf Edge-Geräten
- Fallstudien: Effiziente CNN-Modelle in der Praxis
- Entwurf kompakter Netzwerke für die Edge-Bereitstellung
- Techniken zur Reduzierung der Modellgröße ohne Einbußen bei der Genauigkeit
- Tools und Frameworks für die Modelloptimierung
- Bewertung von Kompromissen zwischen Leistung und Komplexität
- Techniken der Wissensdestillation für Edge AI
- Prinzipien der Wissensdestillation und ihre Vorteile
- Implementierung der Wissensdestillation für Edge-Modelle
- Praktische Beispiele und Erfolgsgeschichten
- Tiefe Komprimierungsmethoden für Edge AI-Modelle
- Überblick über Modellkomprimierungstechniken (Pruning, Quantisierung)
- Anwendung von Komprimierungsmethoden auf Edge-AI-Szenarien
- Auswirkungen auf Leistung, Genauigkeit und Modellbereitstellung
- Konzepte und Anwendungen des föderierten Lernens
- Einführung in föderiertes Lernen und seine Bedeutung für Datenschutz und Effizienz
- Architektonische und betriebliche Aspekte von föderierten Lernsystemen
- Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von föderiertem Lernen am Rande der Welt
- Implementierung von Edge-KI-Lösungen
- End-to-End-Workflow für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten
- Tools und Plattformen zur Unterstützung der Edge-KI-Entwicklung
- Überwachung und Verwaltung von Edge-KI-Anwendungen in der Produktion
- Fallstudien und Projektarbeit
- Analyse von realen Edge AI-Implementierungen in verschiedenen Sektoren
- Gruppenprojekt: Entwurf und Implementierung einer Edge AI-Lösung
- Präsentation und Kritik von Projektergebnissen
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Cloud Computing und künstlicher Intelligenz
Zielgruppe
- Business Analysten
- Produktmanager
- Entwickler
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Applied Edge AI Schulung - Booking
Applied Edge AI Schulung - Enquiry
Applied Edge AI - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsfachleute auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die erkunden möchten, wie 5G-Netzwerke Edge AI-Anwendungen beschleunigen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihre Auswirkungen auf Edge AI zu verstehen.
- KI-Modelle, die für Anwendungen mit geringer Latenz optimiert sind, in 5G-Umgebungen einzusetzen.
- Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI- und 5G-Konnektivität zu implementieren.
- Optimierung von KI-Workloads für effiziente Leistung auf Edge-Geräten.
Advanced Edge AI Techniques
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
- Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
- Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
- Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
- Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.
Building AI Solutions on the Edge
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
- Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
- Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
- Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersicherheitsexperten, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge AI-Systeme implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Edge AI-Einsätzen zu verstehen.
- Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz von Daten zu implementieren.
- belastbare Edge AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyber-Bedrohungen widerstehen können.
- Sichere KI-Modell-Implementierungsstrategien in Edge-Umgebungen anwenden.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene in der Agrartechnik, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI Lösungen für die intelligente Landwirtschaft entwickeln und einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Rolle von Edge AI in der Präzisionslandwirtschaft zu verstehen.
- KI-gesteuerte Systeme zur Überwachung von Nutzpflanzen und Vieh zu implementieren.
- Automatisierte Lösungen für Bewässerung und Umweltsensorik zu entwickeln.
- die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge AI-Analysen zu optimieren.
Edge AI in Autonomous Systems
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
- KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
- Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und in der Robotik zu implementieren.
- Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Edge-KI-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren.
- Edge-KI-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
- Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Ethische Erwägungen und Best Practices bei der Implementierung von Edge AI berücksichtigen.
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, KI-Entwickler und IoT-Experten, die Computer-Vision-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen von Edge AI und seine Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
- Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für die Bild- und Videoanalyse in Echtzeit einzusetzen.
- Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK für den Einsatz von Modellen zu nutzen.
- Optimieren Sie KI-Modelle im Hinblick auf Leistung, Energieeffizienz und Inferenz mit geringer Latenz.
Edge AI for Financial Services
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-KI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
- Betrugserkennungssysteme mit Edge AI zu implementieren.
- Den Kundenservice durch KI-gesteuerte Lösungen zu verbessern.
- Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
- Edge-KI-Lösungen in Finanzumgebungen einführen und verwalten.
Edge AI for Healthcare
14 StundenDiese Live-Schulung unter Anleitung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, biomedizinische Ingenieure und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und die Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzusetzen.
- Edge-KI-Lösungen in tragbaren Geräten und Diagnosetools zu implementieren.
- Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu entwickeln und einzusetzen.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen anstellen.
Edge AI in Industrial Automation
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrieingenieure, Fertigungsfachleute und KI-Entwickler, die Edge-KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in der Industrieautomation zu verstehen.
- Vorausschauende Wartungslösungen mit Edge AI zu implementieren.
- KI-Techniken für die Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
- Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
- Edge-KI-Lösungen in industriellen Umgebungen einsetzen und verwalten.
Edge AI for IoT Applications
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
- Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
- Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Embedded-Ingenieure und Robotik-Ingenieure, die KI-Modelle auf NVIDIA Jetson Plattformen für Edge-Anwendungen optimieren und einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Edge-KI und der NVIDIA Jetson-Hardware zu verstehen.
- KI-Modelle für den Einsatz auf Edge-Geräten zu optimieren.
- TensorRT zur Beschleunigung von Deep Learning Inferenzen zu verwenden.
- KI-Modelle mit JetPack SDK und ONNX Runtime bereitstellen.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und fortgeschrittene Technologen im Einzelhandel, KI-Entwickler und Geschäftsanalysten, die Edge AI Lösungen für intelligente Kassensysteme, Bestandsmanagement und personalisierte Kundenansprache anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Verstehen, wie Edge AI die Abläufe im Einzelhandel und das Kundenerlebnis verbessert.
- KI-gestützte intelligente Kassensysteme und kassenlose Zahlungssysteme zu implementieren.
- Optimieren Sie die Bestandsverwaltung mit Echtzeit-Verfolgung und -Analyse.
- Computer Vision und KI für personalisierte Erfahrungen im Laden nutzen.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, KI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten, die Edge AI für Robotik-Anwendungen implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für die Echtzeit-Robotik einzusetzen.
- KI-Leistung für Entscheidungsfindung mit geringer Latenzzeit zu optimieren.
- Computer Vision und Sensorfusion für autonome Roboter zu integrieren.