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Berlin

NobleProg Berlin, Brückenstraße 4, Berlin, Deutschland, 10179

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Brückenstraße 4 in Berlin. Im vierten Stock eines gepflegten, Berliner Neubaus gelegen, bieten unsere Räumlichkeiten genug Platz für erfolgreiche Schulungen im Herzen Berlins , fussläufig zum U- und S-Bahnhof Jannowitzbrücke.

 

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen mitten im Berliner Stadtbezirk Mitte, nur eine U-Bahnstationen vom Alexanderplatz, einem der Zentren dieser lebhaften Großstadt, entfernt. Mit den Öffentlichen Verkehrsmitteln erreichen Sie uns entweder mit der U-Bahnlinie U8 bis zum Bahnhof Jannowitzbrücke, gefolgt von ca 100 Metern Fußweg. Alternativ können Sie, abhängig von Ihrem Ausgangsort auch mit der S-Bahn bis zum Bahnhof Jannowitzbrücke fahren.

 

Parkplätze 

Im Bereich entlang der Brückenstraße und den nahegelegenen Seitenstraßen können PKW abgestellt werden, auch wenn man gegebenenfalls einen Moment lang suchen muss. Die Parkplätze sind nicht gebührenpflichtig.

 

Lokale Infrastruktur 

Rund um die Brückenstraße finden sich zahlreiche kleine Restaurants und Läden, in denen man gut und günstig Essen gehen kann. Ortsnah befinden sich auch einige Hotels, sofern Sie für die Schulung eine Unterkunft benötigen.

Potsdam

NobleProg Potsdam, Dianastraße 46, Potsdam, Deutschland, 14482

Überblick

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Dianastrasse 46 in Potsdam-Babelsberg. Direkt gegenüber befinden sich die Filstudios Babelsberg. Von hier aus können Sie die ehemalige preussische Hauptstadt erkunden. 

Anreise

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Bahnhofs Medienstadt Babelsberg und auch die Autobahn A115 ist gut erreichbar. Von Berlin aus braucht man per Zug oder per Auto ca. 40 Minuten nach Babelsberg

Parkplätze

Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.

Lokale Infrastruktur 

Potsdam bietet zahlreiche Hotels und Restaurants und ist dank ausgebautem Nahverkehrssystem gut bereisbar.

Erkunden Sie unsere Kurse

Federated Learning und Edge AI

21 Stunden

Edge AI in der Landwirtschaft: Intelligente Landwirtschaft und präzise Überwachung

21 Stunden

Aufbau sicherer und widerstandsfähiger Edge-AI-Systeme

21 Stunden

Edge AI im Einzelhandel: Verbesserung der Kundenerfahrung und Geschäftsabläufe

21 Stunden

5G und Edge AI: Ermöglichung von Anwendungen mit extrem geringer Latenz

21 Stunden

Feinabstimmung leichtgewichtiger Modelle für die Implementierung in Edge-AI-Anwendungen

14 Stunden

Edge AI für die Computer Vision: Echtzeit-Bildverarbeitung

21 Stunden

TinyML: KI auf extrem stromsparenden Edge-Geräten nutzen

21 Stunden

Edge AI und Robotik: Die Grundlage für autonome Systeme

21 Stunden

Edge- und leichtgewichtige Agenten: Agentenbasierte Arbeitslasten auf Endgeräten mit Python

21 Stunden

Energieeffiziente KI: Optimierung von Edge-KI für stromsparende Geräte

21 Stunden

Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten mit NVIDIA Jetson

21 Stunden

Optimierung von KI-Modellen für Edge-Geräte

14 Stunden

Entwicklung von KI-Lösungen am Edge

14 Stunden

Edge AI für Finanzdienstleistungen

14 Stunden

Edge AI in der industriellen Automatisierung

14 Stunden

Edge-KI für die Fertigung: Echtzeit-Intelligenz auf Geräteebene

21 Stunden

Edge-AI mit TensorFlow Lite

14 Stunden

Edge AI für smarte Städte

14 Stunden

Sicherheit und Datenschutz in Edge AI

14 Stunden

Edge AI in autonomen Systemen

14 Stunden

Edge AI für das Gesundheitswesen

14 Stunden

Edge AI für Roboter: TinyML, Inferenz direkt am Gerät sowie Optimierung

21 Stunden

6G und das intelligente Edge-Computing

21 Stunden

Fortgeschrittene Techniken für Edge AI

14 Stunden

CANN für die Edge-AI-Bereitstellung

14 Stunden

Edge AI für IoT-Anwendungen

14 Stunden

TinyML für IoT-Anwendungen

21 Stunden

Edge AI: Vom Konzept bis zur Umsetzung

14 Stunden

Implementierung von KI auf Mikrocontrollern mit TinyML

21 Stunden

Entwicklung mit Cambricon MLU unter Verwendung von BANGPy und Neuware

21 Stunden

Einführung in Edge AI

14 Stunden

Angewandte Edge-KI

35 Stunden

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