Entwicklung mit Cambricon MLU unter Verwendung von 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.

Dieser zukunftsorientierte Kurs behandelt die Verknüpfung von 6G-Funktechnologien mit Edge-Computing, IoT-Ökosystemen sowie datengestützter KI-Verarbeitung – alles im Hinblick auf die Schaffung intelligenter, latenzarmer und anpassungsfähiger Infrastrukturen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten mit mittlerem Fachwissen, die lernen möchten, wie man moderne verteilte Architekturen entwirft – unter Nutzung der Synergien zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen.

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Zu verstehen, wie 6G das Edge-Computing sowie IoT-Architekturen grundlegend verändern wird.
• Verteilte Systeme zu entwerfen, die extrem geringe Latenzzeiten, hohe Bandbreite und autonome Funktionen bieten.
• KI-Technologien sowie Datenanalyse im Edge-Bereich einzubinden, um intelligente Entscheidungen zu treffen.
• Skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-fähige Edge-Infrastrukturen zu planen.
• Geschäfts- sowie Betriebsmodelle zu bewerten, die durch die Zusammenführung von 6G und Edge entstehen können.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallstudien sowie praktische Übungen zum Entwurf von Architekturen.
• Praxisnahe Simulationen unter Verwendung optionaler Edge- oder Container-Werkzeuge.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

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.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie technikbegeisterte Personen mit mittlerem Kenntnisstand, die praktische Fähigkeiten im Bereich der Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten erlangen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien von Edge-KI sowie deren Vorteile zu verstehen.
• Das Edge-Computing-Umfeld einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für die Nutzung am Edge zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistungsfähigkeit von im Edge-Umfeld eingesetzten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• Ethische sowie sicherheitsrelevante Aspekte bei der Anwendung von Edge-KI zu 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.

Das Ascend CANN-Toolkit von Huawei ermöglicht leistungsfähige KI-Inferenzen auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN stellt wesentliche Hilfsmittel bereit, um Modelle in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicherkapazität zu kompilieren, zu optimieren sowie bereitzustellen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler und Integratoren, die Modelle mithilfe des CANN-Toolchains auf Ascend-Edge-Geräten bereitstellen und optimieren möchten.

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

• KI-Modelle mithilfe von CANN-Tools für den Einsatz auf dem Ascend 310 vorzubereiten und umzuwandeln.
• Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite sowie AscendCL zu entwickeln.
• Die Performance von Modellen unter begrenzten Rechen- und Speicherbedingungen zu optimieren.
• KI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie Demonstrationen.
• Praktische Übungen mit Edge-spezifischen Modellen und Anwendungsfällen.
• Live-Beispiele zur Bereitstellung auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns gerne zur Absprache.

Chinesische GPU-Architekturen wie Huawei Ascend, Biren sowie Cambricon MLUs bieten Alternativen zu CUDA, die speziell für den lokalen Markt im Bereich KI und High-Performance Computing entwickelt wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene GPU-Programmierer sowie Infrastrukturexperten, die bestehende CUDA-Anwendungen auf chinesische Hardwareplattformen migrieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Beurteilen, wie gut bestehende CUDA-Workloads mit alternativen chinesischen Chips kompatibel sind.
• CUDA-Codebasen auf Huawei CANN, Biren SDK sowie Cambricon BANGPy zu portieren.
• Leistungseigenschaften vergleichen und Optimierungspotenziale identifizieren.
• Praktische Herausforderungen bei der Nutzung mehrerer GPU-Architekturen lösen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen zum Übersetzen von Code sowie zum Vergleich der Leistungsfähigkeit.
• Geleitete Aufgaben zur Erarbeitung von Strategien für den Einsatz mehrerer GPUs.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu Ihrer eigenen Plattform oder Ihrem CUDA-Projekt wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

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.

Ascend, Biren sowie Cambricon zählen zu den führenden KI-Hardwareplattformen in China. Jede von ihnen stellt spezielle Tools zur Beschleunigung und Profilanalyse für großangelegte KI-Anwendungen bereit.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an erfahrene Ingenieure aus dem Bereich der KI-Infrastruktur und Performance-Optimierung, die ihre Modelle auf verschiedenen chinesischen KI-Chipplattformen effizienter nutzen möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Modelle auf den Plattformen Ascend, Biren und Cambricon zu bewerten.
• Systemische Engpässe sowie Ineffizienzen im Speicher- und Rechenbereich zu identifizieren.
• Optimierungen auf Graphenebene, Kernel-Ebene und Operatorenebene anzuwenden.
• Bereitstellungspipelines so einzustellen, dass Durchsatz sowie Latenz verbessert werden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von Profilierungs- und Optimierungstools auf jeder der Plattformen.
• Eingeführte Übungen, die realistische Optimierungsszenarien behandeln.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein individuell angepasstes Training für Ihre spezifischen Leistungsvoraussetzungen oder Modelltypen wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.