CANN für Edge-AI-Deployment 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.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker:innen, Forschende und Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die die neuesten Entwicklungen in der Edge AI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

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

• Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge-AI-Modellen zu erkunden.
• Innovative Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Endgeräten (Edge Devices) umzusetzen.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufkommende Trends in der Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und sicherheitsrelevante Aspekte bei Edge-AI-Bereitstellungen zu berücksichtigen.

Diese Live-Schulung durch eine Lehrkraft in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und Technikbegeisterte mit mittlerem Niveau, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Prinzipien von Edge-KI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für die Edge-Bereitstellung zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Die Leistung von auf dem Edge bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• Ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in Edge-KI-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.

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.