TinyML für IoT-Anwendungen Schulung

Tauchen Sie tiefer in die innovative Welt des Edge Computings ein mit diesem fortgeschrittenen Kurs. Erforschen Sie fortschrittliche Architekturen und bewältigen Sie Integrationshürden, um das volle Potenzial des Edge Computings in verschiedenen Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erhalten Sie Expertise in neuesten Werkzeugen und Methodiken, um Edge Computing Lösungen bereitzustellen, zu verwalten und zu optimieren, die spezifischen Branchenbedürfnissen gerecht werden.

TinyML ist die Praxis, optimierte maschinelles Lernen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Bis zum Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer lernen, wie man:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammelt, vorbereitet und verwaltet.
• Modelle für energieeffiziente Mikrocontroller trainiert und optimiert.
• Modelle in leichtgewichtige Formate konvertiert, die für Edge-Geräte geeignet sind.
• TinyML-Anwendungen in realen Hardwareumgebungen bereitstellt, testet und überwacht.

Kursformat

• Dozentengeleitete Vorlesungen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und iterative Experimente.
• Hands-on-Bereitstellung auf plattformbasierten Mikrocontrollern.

Kursanpassungsoptionen

• Um das Training mit spezifischen Toolchains, Hardware-Boards oder internen Abläufen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Trainingseinheit in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Professionals und Geschäftsführer, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Verbesserung der Effizienz, der Echtzeitverarbeitung und der Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energie zu identifizieren.
• Die Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und -Bereitstellungsszenarien zu erkennen.
• Edge Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung umzusetzen.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

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

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und AI-Entwickler, die Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontroller bereitstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für edge AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• AI-Modelle auf energieeffiziente Mikrocontroller trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung von realen TinyML-Anwendungen nutzen.
• AI-Modelle für Energieeffizienz und Speicherbeschränkungen optimieren.

TinyML ist die Praxis, maschinelles Lernen auf Hardware mit stark eingeschränkten Ressourcen zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Modelle für eine schnelle Reaktionszeit und den effizienten Einsatz im Arbeitsspeicher auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

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

• Quantisierung, Pruning und Komprimierungsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz zu benchmarken.
• Optimierte Inferenzpipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten umzusetzen.
• Handfeste Kompromisse zwischen Leistung, Genauigkeit und Hardwarebeschränkungen zu bewerten.

Kursformat

• Von einem Dozenten geführte Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Optimierungsaufgaben und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Labumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneidertes Training, das spezifischen Hardwareplattformen oder internen Abläufen angepasst ist, kontaktieren Sie uns zur Anpassung des Programms.

TinyML ist ein Ansatz, um maschinelles Lernen auf energieeffizienten, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand einzusetzen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die TinyML-Pipelines sichern und Datenschutzmechanismen in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die speziell für das TinyML-Inferenz auf Geräten gelten.
• Datenschutzmechanismen für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen feindselige Bedrohungen schützen.
• Best Practices für sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Kursformat

• Unterhaltsame Vorlesungen, die durch Expertendiskussionen ergänzt werden.
• Praktische Übungen mit Fokus auf realistische Bedrohungsszenarien.
• Praktische Implementierung unter Verwendung von eingebetteter Sicherheit und TinyML-Tooling.

Kursanpassungsoptionen

• Organisationen können eine angepasste Version dieses Trainings anfordern, um ihren spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Einsteiger-Engineer und Data Scientists, die die Grundlagen der TinyML verstehen möchten, ihre Anwendungen erkunden und AI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen von TinyML und deren Bedeutung zu verstehen.
• leichtgewichtige AI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Machine-Learning-Modelle für geringen Energieverbrauch zu optimieren und abzustimmen.
• TinyML für Anwendungen wie Gestenerkennung, Ausreißerdetektion und Audioverarbeitung in der Realwelt anzuwenden.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von maschinelles Lernen auf low-power Microcontrollern und eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und in autonomen Systemen verwendet werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die TinyML-basierte Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten in autonome Roboter, Drohnen und intelligente Steuerungssysteme integrieren möchten.

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

• Optimierte TinyML-Modelle für roboterbezogene Anwendungen zu entwerfen.
• Perceptionspipelines auf dem Gerät zur Echtzeitausführung zu implementieren.
• TinyML in bestehende robotersteuernde Frameworks zu integrieren.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen bereitzustellen und zu testen.

Kursformat

• Technische Vorträge in Kombination mit interaktiven Diskussionen.
• Praktische Labs, die sich auf eingebettete Robotikaufgaben konzentrieren.
• Praktische Übungen zur Simulation von realen autonomen Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für organisationsspezifische Robotikumgebungen kann eine Anpassung auf Wunsch arrangiert werden.

Dieses von Dozenten geführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Ingenieure, IoT-Entwickler und AI-Forscher, die TinyML-Techniken für AI-gesteuerte Anwendungen auf energieeffizienter Hardware implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI zu verstehen.
• Leichte AI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• AI-Schlussfolgerungen für geringen Energieverbrauch zu optimieren.
• TinyML mit realen IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML ist die Integration von maschinellem Lernen in batteriebetriebene, ressourcenbeschränkte tragbare und medizinische Geräte.

Dieses von einem Dozenten geführte, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnostik in der Gesundheitsversorgung implementieren möchten.

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

• TinyML-Modelle für die Echtzeit-Bearbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biometersordatensätze zur Gewinnung von AI-getriebenen Erkenntnissen zu sammeln, vorzubereiten und auszuwerten.
• Modelle für batteriebetriebene und speicherbeschränkte tragbare Geräte zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-getriebenen Ausgaben zu bewerten.

Kursformat

• Vorlesungen, die durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen unterstützt werden.
• Praktische Übungen mit Daten von tragbaren Geräten und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsaufgaben in einer geführten Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für angepasstes Training, das auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Abläufe abgestimmt ist, wenden Sie sich bitte an uns zur Anpassung des Programms.