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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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