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Schulungsübersicht

Einführung in Edge KI in industriellen Umgebungen

  • Warum Edge Computing in der Fertigung wichtig ist
  • Vergleich mit cloud-basierter KI
  • Anwendungsfälle in der Bildverarbeitung, vorausschauenden Instandhaltung und Steuerung

Hardware-Plattformen und Einschränkungen auf Geräteebene

  • Überblick über gängige Edge-Hardware (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Überlegungen zu Verarbeitung, Speicher und Stromverbrauch
  • Auswahl der richtigen Plattform für den Anwendungstyp

Modellentwicklung und -optimierung für die Edge

  • Techniken zur Modellkompression, Pruning und Quantisierung
  • Verwendung von TensorFlow Lite und ONNX für den Embedded-Einsatz
  • Ausbalancieren von Genauigkeit und Geschwindigkeit in eingeschränkten Umgebungen

Computer Vision und Sensor-Fusion an der Edge

  • Edge-basierte visuelle Inspektion und Überwachung
  • Integration von Daten aus mehreren Sensoren (Vibration, Temperatur, Kameras)
  • Echtzeit-Anomalie-Erkennung mit Edge Impulse

Kommunikation und Datenaustausch

  • Verwendung von MQTT für industrielle Nachrichtenübermittlung
  • Integration in SCADA-, OPC-UA- und PLC-Systeme
  • Sicherheit und Resilienz in der Edge-Kommunikation

Implementierung und Feldtests

  • Paketierung und Deployment von Modellen auf Edge-Geräten
  • Überwachung der Leistung und Verwaltung von Updates
  • Fallstudie: Echtzeit-Entscheidungszyklus mit lokaler Aktuation

Skalierung und Wartung von Edge-KI-Systemen

  • Strategien für das Management von Edge-Geräten
  • Fernupdates und Zyklen des Modell-Neutraining
  • Überlegungen zum Lebenszyklus für industriegerechte Implementierungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Embedded-Systemen oder IoT-Architekturen
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python oder C/C++
  • Vertrautheit mit der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen

Zielgruppe

  • Embedded-Entwickler
  • Industrial-IoT-Teams
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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