TinyML für IoT-Anwendungen Schulung

In diesem fortgeschrittenen Kurs tauchen Sie tiefer in die Welt des Edge Computings ein. Erfahren Sie mehr über komplexe Architekturen und wie man Integrationsschwierigkeiten meistert, um das volle Potenzial dieser Technologie in verschiedenen Geschäftsumfeldern nutzen zu können. Mit diesem Kurs erwerben Sie fundierte Kenntnisse zu modernen Werkzeugen und Methoden, die für die Entwicklung, Verwaltung sowie Optimierung von Edge-Computing-Lösungen unerlässlich sind.

TinyML bezeichnet die Praxis, optimierte maschinelle Lernalgorithmen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten einzusetzen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an technisch versierte Fachkräfte, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Erfassung, Aufbereitung und Verwaltung von Datensätzen für TinyML-Anwendungen.
• Trainieren und Optimieren von Modellen speziell für energieeffiziente Mikrocontroller.
• Umwandlung der Modelle in kompakte Formate, die auf Edge-Geräten einsetzbar sind.
• Bereitstellung, Testung sowie Überwachung von TinyML-Anwendungen in realen Hardware-Umgebungen.

Ablauf des Kurses

• Lehrvorträge sowie technische Diskussionen unter Anleitung der Trainer.
• Praktische Übungen und iterative Experimente zur Vertiefung des Verständnisses.
• Aktive Implementierung auf Plattformen mit Mikrocontrollern.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Zur Individualisierung des Trainings hinsichtlich bestimmter Werkzeuge, Hardware-Komponenten oder interner Arbeitsabläufe kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses live durchgeführte Training unter Anleitung eines Dozenten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte sowie Geschäftsführer auf mittlerem Niveau, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Steigerung der Effizienz, Echtzeit-Verarbeitung und Innovation in verschiedenen Wirtschaftsbereichen erkennen möchten.

Am Ende dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Kenntnisse:

• Sie begreifen die Grundlagen von IoT und Edge Computing sowie deren Bedeutung für die digitale Transformation.
• Sie erkennen konkrete Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien in der Produktion, Logistik und Energiewirtschaft.
• Sie können den Unterschied zwischen Edge-Computing- und Cloud-Computing-Architekturen sowie deren Einsatzszenarien erklären.
• Sie sind in der Lage, Lösungen basierend auf Edge Computing zu implementieren – etwa für vorausschauende Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

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 vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, Systemarchitekten sowie Fachkräfte aus der Industrie, die Edge AI nutzen möchten, um ihre IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysefunktionen zu verbessern.

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

• Die Grundlagen von Edge AI sowie deren Anwendung im IoT-Bereich zu verstehen.
• Edge-AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für IoT-Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Eine Echtzeit-Verarbeitung von Daten sowie Entscheidungsfindung in IoT-Systemen umzusetzen.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte sowie bewährte Praktiken bei der Nutzung von Edge AI im IoT-Kontext zu berücksichtigen.

Erwerben Sie solide Kenntnisse bei der Planung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Sie lernen unter anderem offene Hybrid-Cloud-Systeme kennen, erfahren, wie Workloads über verschiedene Cloud-Umgebungen verteilt werden können, sowie welche Maßnahmen zur Flexibilität und Redundanz erforderlich sind. Dieser Lehrgang vermittelt wesentliches Wissen für den Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die optimal auf dynamische Bedürfnisse moderner Anwendungen zugeschnitten ist.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Federated Learning nutzen möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie Vorteile von Federated Learning im Kontext von IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle auf IoT-Geräten einzusetzen, um dezentrale KI-Verarbeitung zu realisieren.
• Latenzen zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen zu meistern.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler mittleren Kenntnisstands, die Maschinenlernmodelle auf Mikrocontrollern mithilfe von TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML sowie dessen Vorteile für Edge-AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle für leistungsschwache Mikrocontroller zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
• TensorFlow Lite sowie Edge Impulse zur Umsetzung realer TinyML-Anwendungen einzusetzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichernutzung zu optimieren.

Bei TinyML handelt es sich um die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen auf Hardware mit stark begrenzten Ressourcen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die TinyML-Modelle so optimieren möchten, dass sie mit geringer Latenz und minimalem Speicherverbrauch auf eingebetteten Systemen eingesetzt werden können.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Quantisierungs-, Pruning- sowie Kompressionsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die Genauigkeit einzuschränken.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherbedarf und Energieeffizienz zu bewerten.
• Optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten zu implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit sowie hardwarebedingten Einschränkungen zu treffen.

Ablauf des Kurses

• Dozentenführte Präsentationen, ergänzt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Übungen zur Optimierung sowie vergleichende Leistungstests.
• Einführungspraxis zur Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training für bestimmte Hardwareplattformen oder interne Abläufe wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung des Programms.

TinyML ist ein Ansatz zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, rechenleistungsbegrenzten Geräten am Netzwerkrand.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Sicherheitsmechanismen für TinyML-Pipelines einrichten und datenschutzfreundliche Verfahren in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Die spezifischen Sicherheitsrisiken bei der Inferenz von TinyML-Modellen auf Endgeräten erkennen.
• Datenschutzmaßnahmen für Edge-AI-Systeme umsetzen.
• TinyML-Modelle sowie eingebettete Systeme gegen Angriffe absichern.
• Bewährte Praktiken für den sicheren Umgang mit Daten in rechenbegrenzten Umgebungen anwenden.

Ablauf des Kurses

• Ansprechende Vorträge, ergänzt durch fachliche Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Fokus auf reale Bedrohungsszenarien.
• Hands-on-Implementierung mittels Werkzeugen für Sicherheit und TinyML in eingebetteten Systemen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können eine maßgeschneiderte Version dieses Trainings anfordern, die genau auf ihre Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zugeschnitten ist.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mit Grundkenntnissen, die die Grundlagen von TinyML kennenlernen, dessen Anwendungsmöglichkeiten erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML sowie deren Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten einzusetzen.
• Maschinell lernende Modelle hinsichtlich geringen Stromverbrauchs zu optimieren und fein abzustimmen.
• TinyML für reale Anwendungen wie Gestenerkennung, Fehlererkennung sowie Audioverarbeitung einzusetzen.

TinyML ist ein Framework zur Implementierung von maschinellen Lernmodellen auf energieeffizienten Mikrocontrollern sowie eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und bei autonomen Systemen zum Einsatz kommen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an professionelle Experten auf fortgeschrittenem Niveau, die TinyML-basierte Wahrnehmungs- und Entscheidungsmechanismen in autonomen Robotern, Drohnen sowie intelligenten Steuerungssystemen integrieren möchten.

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

• optimierte TinyML-Modelle für roboterische Anwendungen zu entwerfen.
• lokale Wahrnehmungspipelines zur Realisierung einer Echtzeit-Autonomie umzusetzen.
• TinyML in bestehende robotische Steuerungsumgebungen zu integrieren.
• leistungsoptimierte KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen zu deployen und zu testen.

Aufbau des Kurses

• Fachliche Vorträge kombiniert mit interaktiven Diskussionen.
• praxisorientierte Laboreinheiten, die sich auf robotische Aufgaben im Bereich der Embedded-Technik konzentrieren.
• realitätsnahe Übungen zur Simulation von autonomen Arbeitsabläufen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Auf Wunsch kann der Inhalt des Kurses an spezifische robotische Anforderungen und Systeme der jeweiligen Organisation angepasst werden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Embedded-Ingenieure, IoT-Entwickler sowie KI-Forscher, die TinyML-Techniken zur Implementierung energieeffizienter KI-Anwendungen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• Die Inferenz ausführungsprozesse der KI so zu optimieren, dass der Stromverbrauch minimiert wird.
• TinyML nahtlos in reale IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energiesparende und rechenmäßig begrenzte tragbare sowie medizinische Geräte.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnose im Gesundheitsbereich implementieren möchten.

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

• Entwurf und Bereitstellung von TinyML-Modellen zur Echtzeit-Verarbeitung gesundheitsbezogener Daten.
• Erfassung, Vorverarbeitung sowie Auswertung von Biosensordaten für datengestützte medizinische Einsichten.
• Optimierung von Modellen für Geräte mit begrenztem Energiebedarf und geringem Speicherplatz.
• Bewertung der klinischen Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit der durch TinyML erzeugten Ergebnisse.

Ablauf des Kurses

• Vorträge, ergänzt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Arbeit mit Daten von tragbaren Geräten sowie TinyML-Frameworks.
• Umsetzungsaufgaben in einer begleiteten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder behördliche Vorgaben abgestimmt sind, wenden Sie sich bitte an uns, damit wir das Programm entsprechend gestalten können.

TinyML ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der speziell für kleine Geräte mit begrenzten Ressourcen optimiert wurde.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger sowie fortgeschrittene Teilnehmer, die eigene TinyML-Anwendungen mithilfe von Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Nach Abschluss des Kurses verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Das Sammeln und Vorbereiten von Daten für TinyML-Projekte.
• Das Trainieren und Optimieren kleiner maschineller Lernsysteme für den Einsatz auf Mikrocontrollern.
• Die Implementierung von TinyML-Modellen auf Raspberry Pi, Arduino sowie verwandten Plattformen.
• Die Entwicklung kompletter Prototypen für eingebettete KI-Anwendungen.

Ablauf des Kurses

• Vorstellungen durch den Instruktor sowie moderierte Diskussionen.
• Praktische Übungen und aktives Experimentieren.
• Umsetzung von Projekten in einem Live-Labor unter Verwendung echter Hardware.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre spezifische Hardware oder Anwendungssituation zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.