Edge AI mit TensorFlow Lite Schulung
TensorFlow Lite ist eine schlanke Version von TensorFlow, die für mobile und eingebettete Geräte entwickelt wurde. Edge AI mit TensorFlow Lite konzentriert sich auf die Nutzung von TensorFlow Lite für die Entwicklung und den Einsatz von Edge AI-Modellen. Dieser Kurs deckt die für TensorFlow Lite spezifischen Tools und Techniken ab und vermittelt praktische Kenntnisse für die Erstellung effizienter KI-Modelle für Edge-Geräte.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (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.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in TensorFlow Lite
- Überblick über TensorFlow Lite und seine Architektur
- Vergleich mit TensorFlow und anderen Edge AI-Frameworks
- Vorteile und Herausforderungen bei der Verwendung von TensorFlow Lite für Edge AI
- Fallstudien von TensorFlow Lite in Edge-KI-Anwendungen
Einrichten der TensorFlow-Lite-Umgebung
- Installation von TensorFlow Lite und seiner Abhängigkeiten
- Konfigurieren der Entwicklungsumgebung
- Einführung in die TensorFlow Lite-Tools und -Bibliotheken
- Praktische Übungen zur Einrichtung der Umgebung
Entwickeln von KI-Modellen mit TensorFlow Lite
- Entwerfen und Trainieren von KI-Modellen für den Edge-Einsatz
- Konvertierung von TensorFlow-Modellen in das TensorFlow-Lite-Format
- Optimieren von Modellen für Leistung und Effizienz
- Praktische Übungen zur Modellentwicklung und -konvertierung
Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen
- Einsatz von Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten (z. B. Smartphones, Mikrocontroller)
- Ausführen von Schlussfolgerungen auf Endgeräten
- Behebung von Problemen bei der Bereitstellung
- Praktische Übungen zum Einsatz von Modellen
Werkzeuge und Techniken zur Modelloptimierung
- Quantisierung und ihre Vorteile
- Pruning und Modellkomprimierungstechniken
- Verwendung der Optimierungswerkzeuge von TensorFlow Lite
- Praktische Übungen zur Modelloptimierung
Erstellung praktischer Edge AI-Anwendungen
- Entwicklung von realen Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite
- Integration von TensorFlow Lite-Modellen mit anderen Systemen und Anwendungen
- Fallstudien über erfolgreiche Edge AI-Projekte
- Praktisches Projekt zur Erstellung einer praktischen Edge AI-Anwendung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI- und maschinellen Lernkonzepten
- Erfahrung mit TensorFlow
- Grundlegende Programmierkenntnisse (Python empfohlen)
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- KI-Praktiker
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Edge AI mit TensorFlow Lite Schulung - Enquiry
Edge AI mit TensorFlow Lite - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced Edge AI Techniques
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
- Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
- Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
- Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
- Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.
Künstliche Intelligenz-Lösungen am Rande erstellen
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
- Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
- Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
- Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.
Angewandte Edge-KI
35 StundenKombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.
Kanten-IA in autonomen Systemen
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und die 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 und in der Robotik zu implementieren.
- Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.
Edge AI: Von Konzept bis Implementierung
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Edge-KI-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren.
- Edge-KI-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
- Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Ethische Erwägungen und Best Practices bei der Implementierung von Edge AI berücksichtigen.
Kanten-KI für Finanzdienstleistungen
14 StundenDiese 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.
Künstliche Intelligenz am Rande für die Gesundheitsversorgung
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
- Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
- Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
- Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.
Kanten-KI in der Industriellen Automatisierung
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrieingenieure, Fertigungsfachleute und KI-Entwickler, die Edge-KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in der Industrieautomation zu verstehen.
- Vorausschauende Wartungslösungen mit Edge AI zu implementieren.
- KI-Techniken für die Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
- Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
- Edge-KI-Lösungen in industriellen Umgebungen einsetzen und verwalten.
Edge AI für IoT-Anwendungen
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
- Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
- Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson Implementierung von AI-Modellen auf Randsystemen mit NVIDIA Jetson
21 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, eingebettete Ingenieure und Robotik-Ingenieure, die AI-Modelle auf NVIDIA Jetson Plattformen für Edge-Anwendungen optimieren und bereitstellen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Grundlagen von Edge AI und NVIDIA Jetson Hardware zu verstehen.
- AI-Modelle für die Bereitstellung auf Edge-Geräten zu optimieren.
- TensorRT zur Beschleunigung der tiefen Lernalgorithmus-Schließung (inference) verwenden.
- AI-Modelle mit JetPack SDK und ONNX Runtime bereitzustellen.
Kanten-KI für intelligente Städte
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Stadtplaner, Bauingenieure und Smart-City-Projektmanager, die Edge AI für Smart-City-Initiativen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in Smart-City-Infrastrukturen zu verstehen.
- Edge-KI-Lösungen für das Verkehrsmanagement und die Verkehrsüberwachung zu implementieren.
- Städtische Ressourcen mit Hilfe von Edge AI-Technologien zu optimieren.
- Edge AI in bestehende Smart-City-Systeme zu integrieren.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei Smart-City-Einsätzen anstellen.
Einführung in Edge AI
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Entwicklern und IT-Fachleuten, die die Grundlagen der Edge-KI und ihre einführenden Anwendungen verstehen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Einfache Edge AI-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
- Die Anwendungsfälle und Vorteile von Edge AI zu erkennen und zu verstehen.
Niedrig-Leistungs-KI: Optimierung von Edge-AI für energieeffiziente Geräte
21 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Ingenieure, Embedded-Entwickler und Hardware-Ingenieure, die AI-Modelle auf leistungsarme Geräte implementieren möchten, wobei der Energieverbrauch minimiert wird.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen beim Ausführen von AI auf energieeffizienten Geräten zu verstehen.
- Neuronale Netzwerke für leistungsarmen Schlussfolgerungsschluß zu optimieren.
- Quantisierung, Pruning und Modellkomprimierungstechniken einzusetzen.
- AI-Modelle mit minimaler Energieverbrauch auf Edge-Hardware bereitzustellen.
Optimierung von AI-Modellen für Edge-Geräte
14 StundenDiese 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.
Sicherheit und Datenschutz in Edge AI
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexperten, Systemadministratoren und KI-Ethikforscher auf mittlerem Niveau, die Edge-KI-Lösungen sicher und ethisch korrekt einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen für Sicherheit und Datenschutz bei Edge-KI zu verstehen.
- Best Practices für die Sicherung von Edge-Geräten und -Daten anzuwenden.
- Strategien zur Minderung von Sicherheitsrisiken bei Edge-KI-Implementierungen zu entwickeln.
- Ethische Überlegungen anzustellen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
- Sicherheitsbewertungen und Audits für Edge-KI-Anwendungen durchzuführen.