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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI und IoT
- Definition und Kernkonzepte von Edge AI
- Überblick über IoT-Systeme und Architekturen
- Vorteile und Herausforderungen der Integration von Edge AI mit IoT
- Anwendungen und Anwendungsfälle aus der Praxis
Edge-AI-Architektur für IoT
- Komponenten von Edge-AI-Systemen für IoT
- Hardware- und Softwareanforderungen
- Datenfluss in Edge-AI-fähigen IoT-Anwendungen
- Integration mit bestehenden IoT-Systemen
Einrichten der Edge-AI- und IoT-Umgebung
- Einführung in gängige IoT-Plattformen (z. B. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
- Installation der notwendigen Software und Bibliotheken
- Konfiguration der Entwicklungsumgebung
- Initialisierung der Edge-AI- und IoT-Einrichtung
Entwicklung von KI-Modellen für IoT-Geräte
- Überblick über Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle für Edge und IoT
- Schulung und Optimierung von Modellen für den IoT-Einsatz
- Werkzeuge und Frameworks für die Edge-AI-Entwicklung (TensorFlow Lite, OpenVINO, usw.)
- Techniken zur Modellkompression und Optimierung
Datenmanagement und Datenvorbereitung in IoT
- Techniken zur Datenerfassung in IoT-Umgebungen
- Datenvorbereitung und Augmentierung für Edge-Geräte
- Verwaltung von Datenpipelines auf IoT-Geräten
- Sicherstellung des Datenschutzes und der Sicherheit in IoT-Umgebungen
Bereitstellen von Edge-AI-Modellen auf IoT-Geräten
- Schritte zum Deployment von KI-Modellen auf IoT-Edge-Geräten
- Techniken zur Überwachung und Verwaltung bereitgestellter Modelle
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Inferenz auf IoT-Geräten
- Fallstudien und praktische Beispiele des Deployments
Integration von Edge AI mit IoT-Protokollen und Plattformen
- Überblick über IoT-Kommunikationsprotokolle (MQTT, CoAP, HTTP, usw.)
- Verbindung von Edge-AI-Lösungen mit IoT-Sensoren und -Aktorikern
- Aufbau durchgängiger Edge-AI- und IoT-Lösungen
- Praktische Beispiele und Anwendungsfälle
Anwendungsfälle und Anwendungen
- branchenspezifische Anwendungen von Edge AI in IoT
- Detaillierte Fallstudien zu Smart Homes, industriellem IoT, Gesundheitswesen und weiteren Bereichen
- Erfolgsgeschichten und gewonnene Erkenntnisse
- Zukünftige Trends und Möglichkeiten im Bereich Edge AI für IoT
Ethische Aspekte und Best Practices
- Sicherstellung des Datenschutzes und der Sicherheit bei Edge-AI- und IoT-Deployments
- Ansprechen von Voreingenommenheit und Fairness in KI-Modellen
- Einhaltung von Vorschriften und Normen
- Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im IoT-Bereich
Praxisprojekte und Übungen
- Entwicklung einer komplexen Edge-AI-Anwendung für IoT
- Projekte und Szenarien aus der Praxis
- Gemeinsame Gruppenübungen
- Projektdarstellungen und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrungen mit Programmiersprachen (Python empfohlen)
- Vertrautheit mit IoT-Konzepten und -Technologien
Zielgruppe
- IoT-Entwickler
- Systemarchitekten
- Fachleute aus der Industrie
14 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