Federated Learning und Edge-AI 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.

Der Kurs "6G und die intelligente Edge" blickt zukunftsweisend auf die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung ab, um intelligente, latenzarme und adaptive Infrastrukturen zu ermöglichen.

Diese live stattfindende, unter Anleitung erfolgende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten auf mittlerem Niveau, die die nächsten Generationen verteilter Architekturen verstehen und entwerfen möchten, wobei sie die Synergien zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen nutzen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• zu verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenzzeiten, hohe Bandbreite und autonome Abläufe zu entwerfen.
• KI und Datenanalysen am Rand des Netzwerks (Edge) für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen zu planen.
• die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglichten Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Übungen zum Architekturentwurf.
• Praktische Simulationen mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu anfordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

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 geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Teilnehmer mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die hochmoderne Techniken des Föderierten Lernens meistern und sie in groß angelegten KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Föderierte Lernalgorithmen zur Verbesserung der Leistung zu optimieren.
• Nicht-IID-Datenverteilungen im Föderierten Lernen zu handhaben.
• Föderierte Systeme für groß angelegte Bereitstellungen zu skalieren.
• Privatsphären-, Sicherheits- und ethische Aspekte in fortgeschrittenen Szenarien des Föderierten Lernens zu berücksichtigen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, Data Scientists und Technik-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von Edge AI und deren Vorteile zu verstehen.
• die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• die Leistung von am Edge bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in Edge AI-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.

Die Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte KI-Chips, die für das Inferencing und Training in Edge- und Rechenzentrums-Szenarien optimiert sind.

Dieser instruktorgeführte Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die mit Hilfe des BANGPy-Frameworks und der Neuware SDK KI-Modelle auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Entwicklungsumgebungen für BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Rechenzentrumsgeräten bereitzustellen, die den Neuware-Laufzeitumgebung ausführen.
• ML-Workflows mit MLU-spezifischen Beschleunigungsfeatures zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von BANGPy und Neuware für Entwicklung und Deployment.
• Geführte Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Tests konzentrieren.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrem Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungszweck anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Das Huawei Ascend CANN-Toolkit ermöglicht leistungsfähige KI-Inferenz auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN stellt unverzichtbare Werkzeuge zum Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen bereit, wobei Rechenleistung und Speicher eingeschränkt sind.

Dieses instructor-led-Training (live, online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Integratoren auf fortgeschrittenem Niveau, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN Toolchain bereitstellen und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für den Ascend 310 mit CANN-Werkzeugen vorzubereiten und zu konvertieren.
• Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu entwickeln.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• KI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Demonstration.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Edge-spezifischen Modellen und Szenarien.
• Live-Bereitstellungsbeispiele auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu organisieren.

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 live geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger und Anfänger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• Einfache Algorithmen für Federated Learning umzusetzen.
• Datenschutzbedenken mittels Federated Learning anzugehen.
• Federated Learning in bestehende KI-Workflows zu integrieren.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die Federated-Learning-Techniken nutzen möchten, um die Datensicherheit und kollaborative KI in der Finanzbranche zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Federated-Learning-Modelle für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen zu implementieren.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.
• Federated Learning in reale Finanzszenarien wie Betrugsbekämpfung und Risikomanagement einzubinden.

Diese Dozenten-gestützte, live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenen Vorkenntnissen, die Federated Learning auf Szenarien im Gesundheitswesen anwenden möchten und dabei Datenschutz sowie effektive Zusammenarbeit über Institutionen hinweg gewährleisten wollen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated-Learning-Modelle unter Wahrung der Patientendaten-Privatsphäre zu implementieren.
• An dem AI-Modell-Training über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg mitzuwirken.
• Federated Learning in realen Healthcare-Fallstudien anzuwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsstand, die Federated Learning einsetzen möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning in IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Federated-Learning-Modelle auf IoT-Geräten für dezentrale KI-Verarbeitung zu implementieren.
• Latenz zu reduzieren und die Echtzeit-Entscheidungsfindung in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen anzugehen.

Diese von einer Fachperson geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige mit Vorkenntnissen, die verteiltes Lernen verstehen und in der Entwicklung von KI-Systemen anwenden möchten, um die Datenschutzanforderungen zu erfüllen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:innen:

• die Grundprinzipien und Vorteile des verteilten Lernens verstanden haben.
• in der Lage sein, datenschutzfreundliche maschinelle Lernmodelle mithilfe von Techniken des verteilten Lernens zu implementieren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen Training von KI-Modellen adressieren können.
• verteilte Lernverfahren in realen Szenarien branchenübergreifend anwenden können.

Diese live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit Vorkenntnissen in den Bereichen KI und Datenanalyse, die die Techniken des Federated Learnings für datenschutzkonformes Machine Learning und kollaborative KI-Lösungen über verteilte Datenquellen hinweg verstehen und implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• Die Kernkonzepte und Vorteile des Federated Learnings verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle implementieren können.
• Federated-Learning-Techniken auf datensensible Kooperationen anwenden können.
• Fallstudien und praktische Beispiele für Federated Learning im Gesundheitswesen und in der Finanzwelt erkunden können.