TinyML für IoT-Anwendungen Schulung

Tauchen Sie mit diesem fortschrittlichen Kurs tiefer in die innovative Welt des Edge Computings ein. Erforschen Sie komplexe Architekturen und bewältigen Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial des Edge Computings in verschiedenen Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Fachwissen in neuesten Werkzeugen und Methoden, um Edge-Computing-Lösungen bereitzustellen, zu verwalten und zu optimieren, die den spezifischen Branchenbedürfnissen entsprechen.

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.

Diese praxisorientierte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute und Geschäftsmanager auf mittlerem Niveau, die die Möglichkeiten von IoT und Edge Computing für Effizienzsteigerung, Echtzeitverarbeitung und Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie deren Rolle in der digitalen Transformation verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energiewirtschaft identifizieren können.
• Zwischen Edge-Computing- und Cloud-Computing-Architekturen sowie Deploymentszenarien unterscheiden können.
• Edge-Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung implementieren können.

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 instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittleren Kenntnissen, Systemarchitekten und Fachleute aus der Industrie, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysemöglichkeiten zu erweitern.

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

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendung im IoT-Bereich zu verstehen.
• Edge-AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für IoT-Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Die Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen umzusetzen.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices im Zusammenhang mit Edge AI für IoT anzusprechen.

Legen Sie ein starkes Fundament im Design und der Verwaltung einer resilienten Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Workloads über verschiedene Clouds hinweg sowie die Sicherstellung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt essentielles Wissen zur Erstellung einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die den dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge-Computing gerecht wird.

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 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.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Embedded-Entwickler auf mittlerem Niveau, IoT-Entwickler und KI-Forschende, die TinyML-Techniken für KI-gestützte Anwendungen auf energieeffizienter Hardware implementieren möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und Edge-KI zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• KI-Inferenz für einen geringen Stromverbrauch zu optimieren.
• TinyML in praxisnahe IoT-Anwendungen zu integrieren.

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.

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.