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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
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung