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Schulungsübersicht
Fortgeschrittene Konzepte im Bereich Edge AI
- Ausführliche Betrachtung der Architektur von Edge AI
- Vergleichende Analyse zwischen Edge AI und Cloud AI
- Aktuelle Trends sowie neue Technologien im Bereich Edge AI
- Anspruchsvolle Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten
Fortgeschrittene Methoden zur Modelloptimierung
- Quantisierung sowie Pruning für Edge-Geräte
- Wissensdestillation zur Erstellung leichtgewichtiger Modelle
- Transfer Learning im Kontext von Edge AI-Anwendungen
- Automatisierung von Prozessen zur Modelloptimierung
Zukunftsweisende Strategien für die Implementierung
- Containerisierung sowie Orchestrierung im Kontext von Edge AI
- Einsatz von AI-Modellen mithilfe spezialisierter Edge-Computing-Plattformen (z. B. Edge TPU, Jetson Nano)
- Echtzeit-Inferenz sowie Lösungen mit geringer Verzögerung
- Verwaltung von Updates sowie Skalierbarkeit auf Edge-Geräten
Spezialisierte Tools und Frameworks
- Kennenlernen fortgeschrittener Tools wie TensorFlow Lite, OpenVINO oder PyTorch Mobile
- Nutzung hardwarebezogener Optimierungstools
- Integration von AI-Modellen mit spezieller Edge-Hardware
- Fallstudien zu praktischen Anwendungen dieser Tools
Leistungssteigerung und Monitoring
- Methoden zur Benchmark-Analyse von Edge-Geräten
- Werkzeuge zur Echtzeit-Überwachung und Fehlerbehebung
- Umgang mit Verzögerungen, Durchsatz sowie Energieeffizienzproblemen
- Strategien für kontinuierliche Optimierung und Wartung der Lösungen
Innovative Anwendungsbereiche und Trends
- Branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten fortgeschrittener Edge AI-Lösungen
- Smart Cities, autonome Fahrzeuge, Industrie-IoT sowie Gesundheitswesen und mehr
- Fallstudien erfolgreicher Edge AI-Implementierungen
- Zukünftige Entwicklungen und Forschungsrichtungen im Bereich Edge AI
Fortgeschrittene ethische und sicherheitsrelevante Aspekte
- Sicherstellung robuster Sicherheit bei der Implementierung von Edge AI
- Umgang mit komplexen ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI am Rand des Netzwerks
- Einsatz datenschutzorientierter KI-Techniken
- Einhaltung fortgeschrittener gesetzlicher Vorgaben sowie Branchenstandards
Praktische Projekte und anspruchsvolle Übungen
- Entwicklung sowie Optimierung einer komplexen Edge AI-Anwendung
- Realitätsnahe Projekte und herausfordernde Szenarien
- Gruppenübungen zur Zusammenarbeit sowie Innovationsaufgaben
- Präsentation der Projektergebnisse mit fachlicher Rückmeldung durch Experten
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Tiefgehendes Verständnis von Konzepten der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Sicherheit im Umgang mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
- Erfahrungen im Edge Computing sowie beim Einsatz von AI-Modellen auf Edge-Geräten
Zielgruppe
- AI-Praktiker
- Forscher
- Entwickler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung