Fortgeschrittenes Edge Computing Schulung

Dieses live durchgeführte Training unter Anleitung eines Dozenten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte sowie Geschäftsführer auf mittlerem Niveau, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Steigerung der Effizienz, Echtzeit-Verarbeitung und Innovation in verschiedenen Wirtschaftsbereichen erkennen möchten.

Am Ende dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Kenntnisse:

• Sie begreifen die Grundlagen von IoT und Edge Computing sowie deren Bedeutung für die digitale Transformation.
• Sie erkennen konkrete Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien in der Produktion, Logistik und Energiewirtschaft.
• Sie können den Unterschied zwischen Edge-Computing- und Cloud-Computing-Architekturen sowie deren Einsatzszenarien erklären.
• Sie sind in der Lage, Lösungen basierend auf Edge Computing zu implementieren – etwa für vorausschauende Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

In diesem umfassenden Kurs vereinen Sie die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz mit der Schnelligkeit und Flexibilität des Edge-Computings. Erfahren Sie, wie man KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einsetzt – angefangen bei grundlegenden CNN-Strukturen bis hin zur meisterhaften Nutzung von Wissensdestillation sowie Federated Learning. Diese praxisnahe Schulung vermittelt Ihnen zudem Fähigkeiten, um KI-Anwendungen so zu optimieren, dass sie in Echtzeit Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen können.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, Systemarchitekten sowie Fachkräfte aus der Industrie, die Edge AI nutzen möchten, um ihre IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysefunktionen zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Edge AI sowie deren Anwendung im IoT-Bereich zu verstehen.
• Edge-AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für IoT-Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Eine Echtzeit-Verarbeitung von Daten sowie Entscheidungsfindung in IoT-Systemen umzusetzen.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte sowie bewährte Praktiken bei der Nutzung von Edge AI im IoT-Kontext zu berücksichtigen.

Erwerben Sie solide Kenntnisse bei der Planung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Sie lernen unter anderem offene Hybrid-Cloud-Systeme kennen, erfahren, wie Workloads über verschiedene Cloud-Umgebungen verteilt werden können, sowie welche Maßnahmen zur Flexibilität und Redundanz erforderlich sind. Dieser Lehrgang vermittelt wesentliches Wissen für den Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die optimal auf dynamische Bedürfnisse moderner Anwendungen zugeschnitten ist.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Federated Learning nutzen möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie Vorteile von Federated Learning im Kontext von IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle auf IoT-Geräten einzusetzen, um dezentrale KI-Verarbeitung zu realisieren.
• Latenzen zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen zu meistern.