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.

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-Schulung durch eine Lehrkraft in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und Technikbegeisterte mit mittlerem Niveau, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Prinzipien von Edge-KI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für die Edge-Bereitstellung zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Die Leistung von auf dem Edge bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• Ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in Edge-KI-Anwendungen zu berücksichtigen.

Dieses von Dozenten gelebte Training in Österreich vermittelt hochqualifizierten Fachkräften die Fähigkeiten zur Konzeption, Optimierung und zum Einsatz vollständiger TinyML-Pipelines. Die Teilnehmer lernen, Daten zu erfassen, energieeffiziente Modelle zu trainieren und reale Anwendungen mithilfe praktischer Labore zu testen.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich befähigt fortgeschrittene Fachkräfte, TinyML-Modelle für eingebettete Geräte mit begrenzten Ressourcen zu optimieren. Die Teilnehmer wenden Quantisierung und Pruning an, implementieren Inferenz-Pipelines mit niedriger Latenz und benchmarken die Leistung anhand von Speicher- und Energieschranken.

Dieses Live-Training in Österreich ermöglicht es fortgeschrittenen Fachleuten, TinyML-Pipelines auf Edge-Geräten abzusichern. Sie lernen, datenschutzschützende Techniken zu implementieren, Modelle gegen adversariale Bedrohungen zu härten und Best Practices für eine sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anzuwenden.

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.

Dieses von einem Trainer gelebte Live-Training in Österreich vermittelt Fachkräften mit fortgeschrittenen Kenntnissen, wie TinyML in die autonome Robotik integriert wird. Die Teilnehmer entwickeln optimierte Modelle, implementieren On-Device-Wahrgenahmepipelines und bereitstellen leichte KI auf Embedded-Hardware für die Echtzeit-Autonomie.

Diese von Dozenten gelebte Live-Schulung in Österreich behandelt die Implementierung von TinyML-Lösungen für Überwachung und Diagnostik im Gesundheitswesen. Die Teilnehmer lernen, Modelle für Echtzeit-Gesundheitsdaten zu entwerfen, sie für ressourcenschonende tragbare Geräte zu optimieren und die klinische Zuverlässigkeit sicherzustellen. Enthalten sind praktische Laborübungen.

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.

Der 21-stündige, live geleitete Kurs in Österreich befähigt Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, TinyML für die Smarte Landwirtschaft einzusetzen. Lernen Sie, schlanke Modelle zu erstellen, Edge AI mit IoT zu integrieren und Präzisionsbewässerung sowie Schadnacherkennung in einer praxisnahen Laborumgebung zu optimieren.