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Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI

  • Definition sowie zentrale Konzepte
  • Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud-basierten KI-Lösungen
  • Vorteile und Herausforderungen von Edge AI
  • Überblick zu typischen Anwendungsbereichen

Architektur von Edge AI

  • Komponenten von Edge-AI-Systemen
  • Hardware- und Softwareanforderungen
  • Datenfluss innerhalb von Edge-AI-Anwendungen
  • Integration in bestehende Systemumgebungen

Einrichtung der Edge-AI-Umgebung

  • Einführung zu verbreiteten Plattformen wie Raspberry Pi oder NVIDIA Jetson
  • Installation von erforderlichen Programmen und Bibliotheken
  • Konfiguration der Entwicklungsumgebung
  • Inbetriebnahme der Edge-AI-Infrastruktur

Entwicklung von KI-Modellen für Edge-Systeme

  • Überblick zu maschinellem Lernen und tiefem Lernen
  • Schulung von Modellen speziell für den Einsatz auf Edge-Geräten
  • Methoden zur Optimierung solcher Modelle
  • Wichtige Tools und Frameworks für die Entwicklung mit Edge AI

Einsatz von Anwendungen basierend auf Edge AI

  • Schritte zur Implementierung der Modelle auf Endgeräten
  • Überwachung und Verwaltung der installierten Modelle
  • Echtzeit-Verarbeitung von Daten sowie Inferenzprozesse
  • Praxisbeispiele und Fallstudien

Anwendungsfälle und Einsatzgebiete

  • Branchenspezifische Nutzung von Edge AI
  • Beispiele aus den Bereichen Gesundheitswesen, Automobilindustrie sowie Smart Homes
  • Erfolgsgeschichten und daraus gewonnene Erkenntnisse
  • Entwicklungsperspektiven und neue Chancen im Bereich Edge AI

Ethik sowie bewährte Verfahren

  • Datenschutz und Sicherheit bei der Anwendung von Edge AI
  • Umgang mit Vorurteilen sowie Gerechtigkeitsfragen
  • Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Standards
  • Richtlinien für verantwortungsvolle Implementierungen von KI-Lösungen

Praktische Projekte und Übungen

  • Entwicklung einer einfachen Anwendung unter Verwendung von Edge AI
  • Aufgaben aus realen Szenarien
  • Gemeinschaftliche Gruppenarbeiten
  • Präsentation der Projekte sowie Feedbackabgabe

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
  • Erfahrung mit Programmiersprachen – Python ist empfehlenswert
  • Vertrautheit mit allgemeinen Informatikkonzepten

Zielgruppe

  • Entwickler
  • IT-Fachkräfte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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