Edge AI in Industrial Automation Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite Deep-Learning-Modelle auf eingebetteten Geräten einsetzen möchten.

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

• Tensorflow Lite auf einem eingebetteten Gerät installieren und konfigurieren.
• Verstehen der Konzepte und Komponenten, die TensorFlow Lite zugrunde liegen.
• Bestehende Modelle in das TensorFlow Lite-Format für die Ausführung auf eingebetteten Geräten konvertieren.
• Mit den Einschränkungen von kleinen Geräten und TensorFlow Lite arbeiten und gleichzeitig lernen, wie man den Umfang der ausführbaren Operationen erweitert.
• Einsatz eines Deep-Learning-Modells auf einem eingebetteten Gerät unter Linux.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite mobile Anwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten.

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

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Verstehen der Prinzipien hinter TensorFlow, maschinellem Lernen und Deep Learning.
• TensorFlow-Modelle auf ein Android-Gerät laden.
• Tiefes Lernen und maschinelle Lernfunktionen wie Computer Vision und natürliche Spracherkennung in einer mobilen Anwendung aktivieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine-Learning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen möchten.

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

• Installieren TensorFlow Lite.
• Laden Sie Modelle für maschinelles Lernen auf ein eingebettetes Gerät, um es in die Lage zu versetzen, Sprache zu erkennen, Bilder zu klassifizieren usw.
• Hardwaregeräte mit KI ausstatten, ohne auf eine Netzwerkverbindung angewiesen zu sein.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite iOS-Mobilanwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten.

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

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Die Prinzipien hinter TensorFlow und maschinellem Lernen auf mobilen Geräten verstehen.
• Laden von TensorFlow-Modellen auf ein iOS-Gerät.
• Eine iOS-Anwendung ausführen, die in der Lage ist, ein mit der Kamera des Geräts aufgenommenes Objekt zu erkennen und zu klassifizieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
• Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
• Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Systemarchitekten, die KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren möchten.

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

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Modellkomprimierungstechniken anwenden, um die Größe und Komplexität von KI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden anwenden, um die Modelleffizienz auf Edge-Hardware zu verbessern.
• Implementierung von Pruning und anderen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung.
• Einsatz von optimierten KI-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-KI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge AI zu implementieren.
• Den Kundenservice durch KI-gesteuerte Lösungen zu verbessern.
• Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in Finanzumgebungen einführen und verwalten.