Cambricon-MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware Schulung

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsexperten auf mittlerem Niveau, AI-Ingenieure sowie IoT-Spezialisten, die herausfinden möchten, wie 5G-Netzwerke Edge-AI-Anwendungen beschleunigen können.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie sowie deren Auswirkungen auf Edge AI verstehen.
• KI-Modelle bereitzustellen, die speziell für Anwendungen mit geringer Latenz in 5G-Umgebungen optimiert sind.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mithilfe von Edge AI und 5G-Konnektivität zu implementieren.
• KI-Arbeitslasten so zu optimieren, dass sie auf Edge-Geräten effizient ausgeführt werden können.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Entwicklungen im Bereich Edge AI meistern, ihre Modelle für den Einsatz auf Edge-Geräten optimieren sowie spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge AI-Modellen kennenzulernen.
• Zukunftsweisende Strategien zur Implementierung von AI-Modellen auf Edge-Geräten anzuwenden.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für anspruchsvolle Edge AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Anwendungsbereiche sowie aktuelle Trends im Bereich Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und sicherheitsrelevante Aspekte bei der Implementierung von Edge AI zu berücksichtigen.

Diese live geleitete Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Data Scientists und Technikbegeisterte mit mittlerem Erfahrungsniveau, die praktische Fähigkeiten im Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende der Schulung können die Teilnehmenden:

• Die Prinzipien von Edge AI und deren Vorteile verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einrichten und konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten implementieren.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten eingesetzten Modellen bewerten und verbessern.
• Ethische und sicherheitsrelevante Aspekte von Edge-AI-Anwendungen berücksichtigen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Sicherheitsexperten, KI-Ingenieure sowie IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Strategien zur Widerstandsfähigkeit für Edge-AI-Systeme umsetzen möchten.

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

• Die Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei der Implementierung von Edge AI zu verstehen.
• Verschlüsselungs- sowie Authentifizierungsverfahren zur Datensicherung anzuwenden.
• Widerstandsfähige Architekturen für Edge AI zu entwerfen, die Cyberangriffen standhalten können.
• Sichere Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen in Edge-Umgebungen umzusetzen.

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 von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Agrartechnik-Experten, IoT-Spezialisten sowie KI-Ingenieure mit Grundkenntnissen bis zu mittlerer Erfahrung. Sie lernen hier, Edge AI-Lösungen für den Einsatz in der intelligenten Landwirtschaft zu entwickeln und umzusetzen.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Das Potenzial von Edge AI für eine präzise landwirtschaftliche Steuerung zu verstehen.
• Systeme zum Überwachen von Pflanzen und Nutztieren auf Basis KI-Technologien einzuführen.
• Automatisierte Lösungen zur Bewässerung sowie Umweltsensorik zu entwickeln.
• Die Effizienz landwirtschaftlicher Prozesse mittels Echtzeit-Analysen durch Edge AI zu steigern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Robotik-Ingenieure mittleren Kenntnisstands, Entwickler autonomer Fahrzeuge sowie KI-Forscher, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für autonome Systeme zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Rolle und 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 sowie Robotern umzusetzen.
• Steuerungssysteme mithilfe von Edge AI zu entwerfen und zu optimieren.
• Ethische und rechtliche Aspekte bei der Anwendung von KI in autonomen Systemen zu berücksichtigen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI erlangen möchten – vom grundlegenden Konzept bis hin zur praktischen Umsetzung, inklusive Einrichtung und Bereitstellung.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die grundlegenden Konzepte von Edge AI verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einrichten und konfigurieren.
• Edge AI-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
• Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren.
• Ethische Aspekte sowie bewährte Vorgehensweisen bei der Implementierung von Edge AI berücksichtigen.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler sowie IoT-Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die ihre Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Grundlagen von Edge AI sowie dessen Anwendungen in der Computer Vision verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten zur Echtzeit-Analyse von Bildern und Videos einsetzen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO sowie den NVIDIA Jetson SDK für das Deployment der Modelle nutzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Leistung, Energieeffizienz und geringer Verzögerung bei der Inferenz optimieren.

Dieser unter Anleitung eines Dozenten stattfindende Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Finanzwesen, Entwickler im Fintech-Bereich sowie AI-Experten mittleren Kenntnisstands, die Edge-AI-Lösungen in der Finanzbranche umsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgendes leisten können:

• Die Relevanz von Edge AI im Finanzsektor verstehen.
• Betrugserkennungssysteme unter Einsatz von Edge AI implementieren.
• Den Kundenservice mithilfe künstlich intelligenter Lösungen verbessern.
• Edge AI zur Risikosteuerung und Entscheidungsfindung nutzen.
• Edge-AI-Lösungen in finanziellen Umgebungen bereitstellen und verwalten.

Dieses vom Kursleiter moderierte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem Niveau, Biomedical Engineers sowie KI-Entwickler, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für gesundheitliche Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables sowie Diagnosegeräten umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und einzuführen.
• Die ethischen sowie rechtlichen Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitsbereich zu berücksichtigen.