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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI für Computer Vision
- Überblick über Edge AI und deren Vorteile
- Vergleich: Cloud AI vs. Edge AI
- Wichtige Herausforderungen in der Echtzeit-Bildverarbeitung
Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf Edge-Geräten
- Einführung in TensorFlow Lite und OpenVINO
- Optimierung und Quantisierung von Modellen für die Edge-Bereitstellung
- Fallstudie: Ausführung von YOLOv8 auf einem Edge-Gerät
Hardwarebeschleunigung für Echtzeit-Inferenz
- Überblick über Edge-Computing-Hardware (Jetson, Coral, FPGAs)
- Nutzung von GPU- und TPU-Beschleunigung
- Benchmarking und Leistungsbewertung
Echtzeit-Objekterkennung und -verfolgung
- Implementierung der Objekterkennung mit YOLO-Modellen
- Verfolgung bewegter Objekte in Echtzeit
- Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit durch Sensor-Fusion
Optimierungstechniken für Edge AI
- Reduzierung der Modellgröße mit Pruning und Quantisierung
- Techniken zur Verringerung der Latenzzeit und des Energieverbrauchs
- Neuerstellung und Feinabstimmung von Edge-AI-Modellen
Integration von Edge AI in IoT-Systeme
- Bereitstellung von KI-Modellen auf Smart-Kameras und IoT-Geräten
- Edge AI und Echtzeit-Entscheidungsfindung
- Kommunikation zwischen Edge-Geräten und Cloud-Systemen
Sicherheits- und ethische Aspekte in der Edge AI
- Datenschutzbedenken in Edge-AI-Anwendungen
- Sicherstellung des Modellschutzes vor adversarischen Angriffen
- Einhaltung von KI-Vorschriften und ethischen AI-Prinzipien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Computer-Vision-Konzepten
- Erfahrung mit Python und Deep-Learning-Frameworks
- Grundkenntnisse in Edge Computing und IoT-Geräten
Zielgruppe
- Computer-Vision-Ingenieure
- KI-Entwickler
- IoT-Fachleute
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