Edge-AI mit TensorFlow Lite 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.

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.

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.

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.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Industrieingenieure auf mittlerem Niveau, Fachkräfte aus der Produktion sowie AI-Entwickler, die Edge AI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Das Verständnis der Rolle von Edge AI in der industriellen Automatisierung.
• Die Umsetzung von Lösungen zur vorausschauenden Instandhaltung unter Einsatz von Edge AI.
• Den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen.
• Die Optimierung industrieller Prozesse mithilfe von Edge AI.
• Das Bereitstellen und Verwalten von Edge AI-Lösungen in industriellen Umgebungen.