Federated Learning und Edge AI Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Telekommunikationsfachkräfte, AI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die das Potenzial von 5G-Netzen für die Beschleunigung von Edge-AI-Anwendungen erkunden möchten.

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

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihren Einfluss auf Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle für niedrige Latenzanwendungen in 5G-Umgebungen bereitzustellen.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI und 5G-Konnektivität umzusetzen.
• AI-Arbeitslasten für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten zu optimieren.

6G und der intelligente Edge ist ein vorausschauender Kurs, der die Integration von 6G-Technologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und AI-gestützter Datenverarbeitung erforscht, um intelligente, niedrig-latenzfähige und anpassungsfähige Infrastrukturen zu unterstützen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Architekten, die lernen möchten, wie sie vernetzte Architekturen der nächsten Generation mit dem Synergieeffekt von 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen entwerfen können.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, wie 6G den Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• Verteilte Systeme für ultraniedrig-latente, hohe Bandbreite und autonome Betriebsabläufe zu entwerfen.
• AI- und Datenanalyse am Edge für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• Skalierbare, sichere und robuste 6G-fähige Edge-Infrastrukturen zu planen.
• Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Architekturdesign-Übungen.
• Praktische Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Kursanpassungsoptionen

• Für ein angepasstes Training zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten.

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

• Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
• Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
• Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
• Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.

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-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, AI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

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

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Edge AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zur Datenschutz einsetzen.
• Resiliente Edge AI-Architekturen entwerfen, die cyberbedrohungen standhalten können.
• Sichere Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen in Edge-Umgebungen anwenden.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte AI-Chips, die für Inferenz und Training in Edge- und Datenzentren-Szenarien optimiert wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Modelle mit dem BANGPy-Framework und der Neuware SDK auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

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

• Die Entwicklungsumgebungen von BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Datenzentren-Geräten bereitzustellen, die den Neuware Runtime ausführen.
• ML-Arbeitsabläufe mit MLU-spezifischen Beschleunigungsmerkmalen zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praxisorientierte Nutzung von BANGPy und Neuware zur Entwicklung und Bereitstellung.
• Führung durch Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Testen konzentrieren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine an Ihren Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall angepasste Ausbildung zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

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

• die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
• Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning in Szenarien des Gesundheitswesens anwenden und dabei den Datenschutz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen sicherstellen möchten.

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

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle zu implementieren und dabei den Datenschutz von Patientendaten zu gewährleisten.
• beim Training von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenzuarbeiten.
• Federated Learning auf reale Fallstudien aus dem Gesundheitswesen anzuwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

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

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
• Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Angebot der Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI- und Datenprofessionals, die federierte Lernmethoden verstehen und umsetzen möchten, um datenschutzkonforme maschinelles Lernen und kollaborative AI-Lösungen für verteilte Datenspeicher zu gestalten.

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

• Die Kernkonzepte und Vorteile des federierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für AI-Modelle umzusetzen.
• Federierte Lernmethoden anzuwenden, um datenschutzkonforme Zusammenarbeit sicherzustellen.
• Fallstudien und praktische Beispiele des federierten Lernens im Gesundheitsbereich und in der Finanzbranche zu erkunden.