TinyML: KI auf Ultra-Low-Power-Edge-Geräten ausführen 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 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.

TinyML bezeichnet die Bereitstellung optimierter Machine-Learning-Modelle auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten.

Dieses von Dozenten durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fortgeschrittene, die komplette TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Die Teilnehmenden werden am Ende dieses Trainings gelernt haben, wie sie:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammeln, aufbereiten und verwalten.
• Modelle für stromsparende Mikrocontroller trainieren und optimieren.
• Modelle in leichte Formate umwandeln, die sich für Edge-Geräte eignen.
• TinyML-Anwendungen auf echter Hardware bereitstellen, testen und überwachen.

Kursformat

• Dozentengeführte Vorlesungen und technische Diskussionen.
• Praktische Laboreinheiten und iterative Experimente.
• Praxisnahe Bereitstellung auf Mikrocontroller-basierten Plattformen.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um das Training an spezifische Toolchains, Hardwareboards oder interne Arbeitsabläufe anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine Vereinbarung.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Systemingenieure und KI-Entwickler, die maschinelles Lernen-Modelle auf Mikrocontrollern mit TensorFlow Lite und Edge Impulse bereitstellen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für Edge-KI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung praxisnaher TinyML-Anwendungen zu nutzen.
• KI-Modelle für Energieeffizienz und Speichereinschränkungen zu optimieren.

TinyML bezeichnet das Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen auf stark ressourcenbeschränkter Hardware.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Modelle für eine Deployment mit geringer Latenz und speichereffizient auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Quantisierung, Pruning-Verfahren und Kompressionstechniken anwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz benchmarken.
• optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit und hardwarebedingten Einschränkungen bewerten.

Format des Kurses

• Instruktionsgeleitete Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Optimierungsübungen und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische Hardwareplattformen oder interne Arbeitsabläufe abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.

TinyML ist ein Ansatz zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand.

Diese live stattfindende, dozentengestützte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die TinyML-Pipelines sichern und datenschutzfreundliche Techniken in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die für die On-Device-Inferenz mit TinyML spezifisch sind.
• Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen gegnerische Bedrohungen härten (harden).
• Best Practices für die sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Form des Kurses

• Fesselnde Vorträge, ergänzt durch Expertendiskussionen.
• Praktische Übungen mit Schwerpunkt auf realen Bedrohungsszenarien.
• Hands-on-Implementierung unter Verwendung von eingebetteten Sicherheitslösungen und TinyML-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anfordern, um sie an ihre spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anzupassen.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Data Scientists mit Grundkenntnissen, die sich mit den Grundlagen von TinyML vertraut machen, Anwendungsfelder erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitstellen möchten.

Die Teilnehmenden können nach Abschluss dieser Schulung:

• die Grundlagen von TinyML und dessen Bedeutung verstehen.
• leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitstellen.
• Machine-Learning-Modelle für den geringen Stromverbrauch optimieren und feinjustieren.
• TinyML in der Praxis anwenden, etwa bei der Gestenerkennung, Anomalieerkennung und Audioprozessierung.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden Mikrocontrollern und eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und bei autonomen Systemen eingesetzt werden.

Dieses instructor-led Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten auf Basis von TinyML in autonome Roboter, Drohnen und intelligente Steuerungssysteme integrieren möchten.

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

• Optimierte TinyML-Modelle für Robotik-Anwendungen zu entwerfen.
• Perceptions-Pipelines auf dem Gerät für Echtzeit-Autonomie zu implementieren.
• TinyML in bestehende Roboter-Steuerungsframeworks zu integrieren.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen bereitzustellen und zu testen.

Kursformat

• Technische Vorträge in Kombination mit interaktiven Diskussionen.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Fokus auf eingebettete Robotik-Aufgaben.
• Praktische Übungen, die reale autonome Workflows simulieren.

Individualisierungsmöglichkeiten des Kurses

• Für organisations spezifische Robotik-Umgebungen kann auf Anfrage eine Anpassung vorgenommen werden.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energieeffiziente Wearables und medizinische Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Dieses instructor-led, live geschultes Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktikerinnen und Praktiker auf mittlerem Niveau, die TinyML-Lösungen für Gesundheitsüberwachung und Diagnoseanwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biosensordaten zu sammeln, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Erkenntnisse auszuwerten.
• Modelle für energieeffiziente Wearables mit begrenztem Arbeitsspeicher zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-generierten Ergebnissen zu bewerten.

Format des Kurses

• Vorlesungen, unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praxisübungen mit Daten tragbarer Geräte und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsübungen in einer angeleiteten Labsumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Arbeitsabläufe abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte zur Anpassung des Programms.

Diese Dozentengesteuerte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und AI-Praktiker auf mittlerem Niveau, die TinyML für prädiktive Wartung, Anomalieerkennung und Smart-Sensor-Anwendungen implementieren möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Anwendungen im IoT zu verstehen.
• Eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
• ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und bereitzustellen.
• Prädiktive Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML zu implementieren.
• TinyML-Modelle für eine effiziente Strom- und Speichernutzung zu optimieren.

TinyML ist ein maschineller Lernansatz, der für kleine, ressourcenbeschränkte Geräte optimiert ist.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Anfänger- bis fortgeschrittenen Stufe, die funktionierende TinyML-Anwendungen mit Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Erfassen und Vorbereiten von Daten für TinyML-Projekte.
• Trainieren und Optimieren kleiner maschineller Lernmodelle für Mikrocontroller-Umgebungen.
• Bereitstellen von TinyML-Modellen auf Raspberry Pi, Arduino und verwandten Boards.
• Entwickeln durchgängiger Embedded-AI-Prototypen.

Kursformat

• Instruktionsgeleitete Präsentationen und geführte Diskussionen.
• Praktische Übungen und praktische Experimente.
• Praxisprojekte im Live-Labor mit echter Hardware.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die an Ihre spezifische Hardware oder Ihren Anwendungsfall angepasst sind, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, ressourcenbeschränkten Geräten im Einsatz.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungslevel, die TinyML-Techniken auf intelligente Landwirtschaftslösungen anwenden möchten, um Automatisierung und ökologische Intelligenz zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Programms können die Teilnehmenden:

• TinyML-Modelle für landwirtschaftliche Sensoranwendungen erstellen und bereitstellen.
• Edge AI in IoT-Ökosysteme integrieren, um die automatische Ernteüberwachung zu unterstützen.
• Spezialisierte Tools nutzen, um leichte Modelle zu trainieren und zu optimieren.
• Workflows für präzise Bewässerung, Schädlingsdetektion und Umweltanalysen entwickeln.

Kursformat

• Angeleitete Präsentationen und angewandte technische Diskussionen.
• Praktische Übungen mit realen Datensätzen und Geräten.
• Praxisversuche in einer unterstützten Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische landwirtschaftliche Systeme abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.