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Schulungsübersicht
Einführung in die Energieeffizienz in der KI
- Überblick über den Einsatz von KI in eingebetteten Systemen
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI auf stromsparenden Geräten
- Energieeffiziente Anwendungsbeispiele für KI
Techniken zur Modelloptimierung
- Quantisierung und ihre Auswirkungen auf die Leistung
- Pruning sowie Gewichtete Teilschaltkreise
- Knowledge Distillation zur Vereinfachung von Modellen
Implementierung von KI-Modellen auf energieeffizienter Hardware
- Nutzung von TensorFlow Lite und ONNX Runtime für Edge-KI
- Optimierung von KI-Modellen mithilfe von NVIDIA TensorRT
- Hardware-Beschleunigung durch Coral TPU und Jetson Nano
Reduzierung des Energieverbrauchs in KI-Anwendungen
- Energieprofilanalyse sowie Messgrößen zur Effizienzbestimmung
- Architekturen für energiesparende Rechenverfahren
- Dynamische Energieregulierung sowie adaptiver Inferenzvorgang
Fallstudien und reale Anwendungsbeispiele
- KI-gesteuerte, batteriebetriebene IoT-Geräte
- Energieeffiziente KI-Anwendungen im Gesundheitswesen und für Wearables
- Anwendungen in intelligenten Städten sowie zur Umweltüberwachung
Best Practices und zukünftige Entwicklungen
- Optimierung von Edge-KI im Sinne der Nachhaltigkeit
- Fortschritte in energiesparender KI-Hardware
- Aktuelle Trends und zukünftige Forschungsrichtungen im Bereich energieeffizienter KI
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Deep-Learning-Modellen
- Erfahrung mit eingebetteten Systemen oder der Implementierung von KI
- Basiskenntnisse in Techniken zur Modelloptimierung
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Entwickler eingebetteter Systeme
- Hardware-Entwickler
21 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