Edge AI in der Landwirtschaft: Intelligente Landwirtschaft und präzise Überwachung 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 Trainer durchgeführte, live-Gehaltene Training in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die das letzte Fortschreiten im Bereich Edge AI meistern möchten, ihre AI-Modelle für die Bereitstellung am Rande optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Erweiterte Techniken im Edge AI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Auf der Kante neueste Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen umzusetzen.
• Spezialisierte Werkzeuge und Frameworks für erweiterte Edge AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufstrebende Trends im Bereich Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und Sicherheitsaspekte in Edge AI-Bereitstellungen anzugehen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologie-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erlangen möchten.

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

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Eine Umgebung für Edge-Computing einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle zur Bereitstellung auf Edge-Geräten zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische AI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ETHERISCHE UND SICHERHEITSASPEKTE IN EDGE AI ANWENDUNGEN ZU BEHANDLUNG.

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.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte KI-Chips, die für Inferenz- und Trainingsaufgaben in Edge- sowie Rechenzentrumsanwendungen optimiert sind.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler mittleren Kenntnisstands, die lernen möchten, KI-Modelle mithilfe des BANGPy-Frameworks und des Neuware SDK auf Cambricon MLU-Hardware zu erstellen und bereitzustellen.

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

• Die Entwicklungsumgebungen von BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• In Python oder C++ geschriebene Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln sowie deren Leistung zu optimieren.
• Modelle auf Edge-Geräten sowie in Rechenzentren zu implementieren, die den Neuware Runtime nutzen.
• KI-Workflows mit speziellen Beschleunigungsfunktionen der MLUs zu integrieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit BANGPy und Neuware zur Entwicklung und Bereitstellung von Modellen.
• Anleitete Aufgaben zu Optimierung, Integration und Testverfahren.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen – beispielsweise basierend auf Ihrem spezifischen Cambricon-Gerätemodell oder konkreten Einsatzszenarien –, können Sie uns kontaktieren, um die Einzelheiten zu besprechen.

Die Toolkit Ascend CANN von Huawei ermöglicht eine leistungsfähige AI-Schließung auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN bietet wesentliche Werkzeuge für das Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher.

Diese lehrer-gesteuerte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler und -Integratoren, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN Werkzeugkette bereitstellen und optimieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Modelle für den Ascend 310 mithilfe von CANN-Werkzeugen vorzubereiten und umzuwandeln.
• Leichtgewichtige Inferenzpipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu erstellen.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• AI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisarbeit am Modell und in Szenarien für Edge-Geräte.
• Live-Beispiele der Bereitstellung auf virtuellem oder physischem Edge-Hardware.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Fintech-Entwickler und AI-Fachleute, die Edge-AI-Lösungen in der Finanzdienstleistungswirtschaft implementieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Die Rolle von Edge AI in der Finanzdienstleistungswirtschaft verstehen.
• Fraud-Detektions-Systeme mit Edge AI implementieren.
• Kundendienste durch AI-gesteuerte Lösungen verbessern.
• Edge AI für Risikomanagement und Entscheidungsfindung anwenden.
• 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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrie-Ingenieure, Herstellungsexperten und AI-Entwickler, die Edge-AI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in der industriellen Automatisierung zu verstehen.
• Vorhersagebetriebliche Wartungslösungen mit Edge AI umzusetzen.
• AI-Techniken für die Qualitätssicherung in Produktionsprozessen anzuwenden.
• Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
• Edge-AI-Lösungen in industriellen Umgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

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.