Fortgeschrittene Edge-AI-Techniken Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete, live abhaltende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte der Telekommunikation, KI-Ingenieure und IoT-Spezialisten mit mittlerem Erfahrungslevel, die untersuchen möchten, wie 5G-Netze Edge-AI-Anwendungen beschleunigen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und deren Einfluss auf Edge-AI verstehen.
• KI-Modelle für Anwendungen mit niedriger Latenz in 5G-Umgebungen bereitstellen.
• Echtzeit-Entscheidungsfindungssysteme unter Einsatz von Edge-AI und 5G-Konnektivität implementieren.
• KI-Workloads für eine effiziente Performance auf Endgeräten optimieren.

Der Kurs "6G und die intelligente Edge" blickt zukunftsweisend auf die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung ab, um intelligente, latenzarme und adaptive Infrastrukturen zu ermöglichen.

Diese live stattfindende, unter Anleitung erfolgende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten auf mittlerem Niveau, die die nächsten Generationen verteilter Architekturen verstehen und entwerfen möchten, wobei sie die Synergien zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen nutzen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• zu verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenzzeiten, hohe Bandbreite und autonome Abläufe zu entwerfen.
• KI und Datenanalysen am Rand des Netzwerks (Edge) für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen zu planen.
• die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglichten Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Übungen zum Architekturentwurf.
• Praktische Simulationen mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu anfordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, Data Scientists und Technik-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von Edge AI und deren Vorteile zu verstehen.
• die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• die Leistung von am Edge bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in Edge AI-Anwendungen zu berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete, live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte im Bereich der Cybersicherheit, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei Edge-AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz von Daten umzusetzen.
• widerstandsfähige Edge-AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyberbedrohungen standhalten können.
• sichere Strategien für die Bereitstellung von KI-Modellen in Edge-Umgebungen anzuwenden.

Die Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte KI-Chips, die für das Inferencing und Training in Edge- und Rechenzentrums-Szenarien optimiert sind.

Dieser instruktorgeführte Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die mit Hilfe des BANGPy-Frameworks und der Neuware SDK KI-Modelle auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

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

• Die Entwicklungsumgebungen für BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Rechenzentrumsgeräten bereitzustellen, die den Neuware-Laufzeitumgebung ausführen.
• ML-Workflows mit MLU-spezifischen Beschleunigungsfeatures zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von BANGPy und Neuware für Entwicklung und Deployment.
• Geführte Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Tests konzentrieren.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrem Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungszweck anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Das Huawei Ascend CANN-Toolkit ermöglicht leistungsfähige KI-Inferenz auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN stellt unverzichtbare Werkzeuge zum Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen bereit, wobei Rechenleistung und Speicher eingeschränkt sind.

Dieses instructor-led-Training (live, online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Integratoren auf fortgeschrittenem Niveau, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN Toolchain bereitstellen und optimieren möchten.

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

• KI-Modelle für den Ascend 310 mit CANN-Werkzeugen vorzubereiten und zu konvertieren.
• Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu entwickeln.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• KI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Demonstration.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Edge-spezifischen Modellen und Szenarien.
• Live-Bereitstellungsbeispiele auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu organisieren.

Kombinieren Sie die transformative Kraft der KI mit der Agilität des Edge Computing in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, wie Sie KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten bereitstellen können – von der Auseinandersetzung mit CNN-Architekturen bis zur Beherrschung von Knowledge Distillation und Federated Learning. Dieses praxisorientierte Training wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um die KI-Leistung für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Edge zu optimieren.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Agrartechnik-Profis sowie IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure vom Einsteiger- bis zum Fortgeschrittenenniveau, die Edge-AI-Lösungen für intelligentes Farming entwickeln und bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Rolle von Edge AI in der präzisen Landwirtschaft verstehen.
• KI-gestützte Überwachungssysteme für Nutzpflanzen und Viehbestände implementieren können.
• Automatische Bewässerungs- und Umgebungssensorlösungen entwickeln können.
• Die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge-AI-Analysen optimieren können.

Diese Dozent*innen-gestützte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Robotingenieure*innen auf mittlerem Niveau, Entwickler*innen autonomer Fahrzeuge und KI-Forschende, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für autonome Systeme zu entwickeln.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotik zu implementieren.
• Regelungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und zu optimieren.
• Ethische und regulatorische Aspekte in autonomen KI-Anwendungen zu berücksichtigen.

Dieses live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI – vom Konzept bis zur praktischen Implementierung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung – erwerben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Edge AI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Edge AI-Implementierung zu berücksichtigen.

Diese instructor-led, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler und IoT-Experten mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Computer-Vision-Modelle für Echtzeit-Verarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendungen in Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeit-Bild- und Videoanalyse bereitzustellen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Modellbereitstellung zu verwenden.
• KI-Modelle für Leistung, Energieeffizienz und niedrige Latenzzeiten bei der Inferenz zu optimieren.

Diese instructor-led Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzexperten auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-AI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge-AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge-AI zu implementieren.
• Den Kundenservice durch KI-gestützte Lösungen zu verbessern.
• Edge-AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Edge-AI-Lösungen in Finanzumgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachleute, Biomedizintechniker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntniselevel, die Edge AI für innovative Gesundheitslösungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für Edge-Geräte zur Anwendung im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables und diagnostischen Werkzeugen zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme unter Nutzung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.

Dieses live stattfindende Training mit Dozent:in in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Industrietechniker:innen, Fachkräfte aus der Fertigungsbranche und KI-Entwickler:innen auf fortgeschrittenem Niveau, die Edge KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die Rolle von Edge KI in der industriellen Automatisierung verstehen.
• Prädiktive Wartungslösungen mit Edge KI implementieren.
• KI-Techniken zur Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
• Industrielle Prozesse durch Edge KI optimieren.
• Edge KI-Lösungen in industriellen Umgebungen bereitstellen und verwalten.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittleren Kenntnissen, Systemarchitekten und Fachleute aus der Industrie, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysemöglichkeiten zu erweitern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Edge AI und 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.
• Die Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen umzusetzen.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices im Zusammenhang mit Edge AI für IoT anzusprechen.