Online Edge AI Training in Österreich

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsexperten, die federierte Lernmethoden implementieren möchten, um AI-Modelle über mehrere Edge-Geräte hinweg zu trainieren, wobei die Datenschutzintegrität gewahrt bleibt.

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

• Die Prinzipien und Vorteile des federierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
• Federierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch umzusetzen.
• Das AI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
• Datenprivatschafts- und Sicherheitsprobleme im federierten Lernen anzugehen.
• Federierte Lernsysteme in realen Anwendungen einzusetzen und zu überwachen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Agritech-Professionals, IoT-Spezialisten und AI-Ingenieure mit Grundkenntnissen bis zur Mittelstufe, die Edge AI-Lösungen für den Intelligenten Landbau entwickeln und einsetzen möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in der Präzisionslandwirtschaft zu verstehen.
• AI-gestützte Überwachungssysteme für Pflanzen und Nutztiere einzurichten.
• Automatisierte Bewässerungs- und Umweltsensingslösungen zu entwickeln.
• Die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge AI-Analysen zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, AI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

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

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Edge AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zur Datenschutz einsetzen.
• Resiliente Edge AI-Architekturen entwerfen, die cyberbedrohungen standhalten können.
• Sichere Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen in Edge-Umgebungen anwenden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger bis Mittelstufe im Bereich Retail-Technologie, AI-Entwickler und Business-Analysten, die Edge-AI-Lösungen für intelligente Kassen-systeme, Lagerverwaltung und personalisierte Kundenzusammenarbeit einsetzen möchten.

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

• zu verstehen, wie Edge AI den Retail-Betrieb und das Kundenerlebnis verbessert.
• AI-gestützte intelligente Kassen- und ohne-Kassierer-Zahlungssysteme umzusetzen.
• die Lagerverwaltung durch Echtzeitrouting und -analyse zu optimieren.
• Computer Vision und AI für personalisierte In-Store-Erlebnisse einzusetzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Telekommunikationsfachkräfte, AI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die das Potenzial von 5G-Netzen für die Beschleunigung von Edge-AI-Anwendungen erkunden möchten.

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

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihren Einfluss auf Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle für niedrige Latenzanwendungen in 5G-Umgebungen bereitzustellen.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI und 5G-Konnektivität umzusetzen.
• AI-Arbeitslasten für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten zu optimieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte, live-Trainingsveranstaltung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler für eingebettete KI und Spezialisten für Edge Computing, die leichte AI-Modelle zur Nutzung auf ressourcenbeschränkten Geräten optimieren möchten.

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

• Vorbetriebene Modelle auszuwählen und anzupassen, die für die Edge-Bereitstellung geeignet sind.
• Quantisierung, Pruning und andere Komprimierungstechniken anzuwenden, um die Modellgröße und Latenz zu reduzieren.
• Mit Übertragungslernen für aufgabenbezogene Leistung feintuning vornehmen.
• Optimierte Modelle auf echten Edge-Hardwareplattformen bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für Computer Vision, AI-Entwickler und IoT-Profi, die Computer-Vision-Modelle zur Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

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

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeitanalyse von Bildern und Videos einzurichten.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Moduldeployment zu verwenden.
• AI-Modelle auf Leistung, Energieeffizienz und niedrige Latenz zu optimieren.

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.

Dieses von Dozenten geführte Live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, AI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten, die Edge AI für_robotische Anwendungen implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeitszenarien in der Robotik bereitzustellen.
• Die Leistung von AI zur Entscheidungsfindung mit niedriger Latenz zu optimieren.
• Computer Vision und Sensordatenfusion zur robotergesteuerten Autonomie zu integrieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Ingenieure, Embedded-Entwickler und Hardware-Ingenieure, die AI-Modelle auf leistungsarme Geräte implementieren möchten, wobei der Energieverbrauch minimiert wird.

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

• Die Herausforderungen beim Ausführen von AI auf energieeffizienten Geräten zu verstehen.
• Neuronale Netzwerke für leistungsarmen Schlussfolgerungsschluß zu optimieren.
• Quantisierung, Pruning und Modellkomprimierungstechniken einzusetzen.
• AI-Modelle mit minimaler Energieverbrauch auf Edge-Hardware bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, eingebettete Ingenieure und Robotik-Ingenieure, die AI-Modelle auf NVIDIA Jetson Plattformen für Edge-Anwendungen optimieren und bereitstellen möchten.

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

• Grundlagen von Edge AI und NVIDIA Jetson Hardware zu verstehen.
• AI-Modelle für die Bereitstellung auf Edge-Geräten zu optimieren.
• TensorRT zur Beschleunigung der tiefen Lernalgorithmus-Schließung (inference) verwenden.
• AI-Modelle mit JetPack SDK und ONNX Runtime bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure und Systemarchitekten, die AI-Modelle für Edge-Ausführung optimieren möchten.

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

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Methoden zur Modellkompression anzuwenden, um die Größe und Komplexität von AI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden zur Steigerung der Effizienz des Modells auf Edge-Hardware zu nutzen.
• Verstümmelungsverfahren und andere Optimierungstechniken umzusetzen, um die Leistung des Modells zu verbessern.
• Optimierte AI-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologie-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erlangen möchten.

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

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Eine Umgebung für Edge-Computing einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle zur Bereitstellung auf Edge-Geräten zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische AI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ETHERISCHE UND SICHERHEITSASPEKTE IN EDGE AI ANWENDUNGEN ZU BEHANDLUNG.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Fintech-Entwickler und AI-Fachleute, die Edge-AI-Lösungen in der Finanzdienstleistungswirtschaft implementieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Die Rolle von Edge AI in der Finanzdienstleistungswirtschaft verstehen.
• Fraud-Detektions-Systeme mit Edge AI implementieren.
• Kundendienste durch AI-gesteuerte Lösungen verbessern.
• Edge AI für Risikomanagement und Entscheidungsfindung anwenden.
• Edge-AI-Lösungen in finanziellen Umgebungen bereitstellen und verwalten.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrie-Ingenieure, Herstellungsexperten und AI-Entwickler, die Edge-AI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in der industriellen Automatisierung zu verstehen.
• Vorhersagebetriebliche Wartungslösungen mit Edge AI umzusetzen.
• AI-Techniken für die Qualitätssicherung in Produktionsprozessen anzuwenden.
• Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
• Edge-AI-Lösungen in industriellen Umgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

Edge AI ist die Bereitstellung von KI-Modellen direkt auf Geräten und Maschinen am Netzwerkrand, was eine Entscheidungsfindung in Echtzeit mit minimaler Latenz ermöglicht.

Diese instructor-led Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete und IoT-Experten, die KI-gesteuerte Logik- und Kontrollsysteme in Fertigungs-Umgebungen bereitstellen möchten, in denen Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Offline-Betrieb kritisch sind.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer Folgendes:

• Die Architektur und Vorteile von KI-Systemen am Netzwerkrand verstehen.
• AI-Modelle für die Bereitstellung auf eingebetteten Geräten entwickeln und optimieren.
• Tools wie TensorFlow Lite und OpenVINO für eine Niedrigen-Latenz-Inferenz verwenden.
• Randintelligenz mit Sensoren, Aktuatoren und industriellen Protokollen integrieren.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungszeiten.
• Praxisorientierte Implementierung in einem live-Lab-Umfeld.

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung zu dieser Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die TensorFlow Lite für Edge AI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitstellen.
• Werkzeuge und Techniken für Modellumwandlung und -optimierung einsetzen.
• Praktische Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite implementieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Stadtplaner, Bauingenieure und Projektmanager für Smart Cities, die Edge AI für Smart City-Initiativen einsetzen möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in Smart-City-Infrastrukturen zu verstehen.
• Edge-AI-Lösungen für Verkehrsanlagen und Überwachung umzusetzen.
• Urban Ressourcen mit Edge-AI-Technologien zu optimieren.
• Edge AI in bestehende Smart-City-Systeme zu integrieren.
• Ethische und regulatorischen Aspekte bei der Implementierung von Smart Cities zu adressieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Professionals, Systemadministratoren und Forscher im Bereich der Ethik künstlicher Intelligenz, die Edge-AI-Lösungen sicher und ethisch einsetzen möchten.

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

• Die Sicherheits- und Datenschutzprobleme im Bereich Edge AI zu verstehen.
• Beste Praktiken zur Sicherung von Edge-Geräten und -Daten umzusetzen.
• Strategien zur Minimierung der Sicherheitsrisiken in Edge-AI-Implementierungen zu entwickeln.
• Ethische Überlegungen anzusprechen und den Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
• Sicherheitsprüfungen und -audits für Edge-AI-Anwendungen durchzuführen.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative Lösungen in autonomen Systemen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle zur Echtzeitsignalverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotik zu implementieren.
• Kontrollsysteme mit Edge AI zu entwerfen und zu optimieren.
• Ethische und rechtliche Aspekte in Anwendungen autonomer KI anzugehen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
• Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Gehaltene Training in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die das letzte Fortschreiten im Bereich Edge AI meistern möchten, ihre AI-Modelle für die Bereitstellung am Rande optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Erweiterte Techniken im Edge AI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Auf der Kante neueste Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen umzusetzen.
• Spezialisierte Werkzeuge und Frameworks für erweiterte Edge AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufstrebende Trends im Bereich Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und Sicherheitsaspekte in Edge AI-Bereitstellungen anzugehen.

Die Toolkit Ascend CANN von Huawei ermöglicht eine leistungsfähige AI-Schließung auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN bietet wesentliche Werkzeuge für das Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher.

Diese lehrer-gesteuerte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler und -Integratoren, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN Werkzeugkette bereitstellen und optimieren möchten.

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

• AI-Modelle für den Ascend 310 mithilfe von CANN-Werkzeugen vorzubereiten und umzuwandeln.
• Leichtgewichtige Inferenzpipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu erstellen.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• AI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisarbeit am Modell und in Szenarien für Edge-Geräte.
• Live-Beispiele der Bereitstellung auf virtuellem oder physischem Edge-Hardware.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

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 von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und KI-Fachleute, die TinyML für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und intelligente Sensoranwendungen implementieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen von TinyML und seine Anwendungen im IoT zu verstehen.
• eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
• ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und einzusetzen.
• Implementierung von vorausschauender Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML.
• Optimierung von TinyML-Modellen für eine effiziente Energie- und Speichernutzung.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelweit geprüfte Entwickler und IT-Professionals, die ein umfassendes Verständnis der Edge AI von den Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung einschließlich Einrichtung und Bereitstellung erlangen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte der Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und konfigurieren.
• Edge AI-Modelle zu entwickeln, auszubilden und zu optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Edge AI mit bestehenden Systemen und Workflows zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices bei der Umsetzung von Edge AI anzugehen.

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.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte AI-Chips, die für Inferenz und Training in Edge- und Datenzentren-Szenarien optimiert wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Modelle mit dem BANGPy-Framework und der Neuware SDK auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

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

• Die Entwicklungsumgebungen von BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Datenzentren-Geräten bereitzustellen, die den Neuware Runtime ausführen.
• ML-Arbeitsabläufe mit MLU-spezifischen Beschleunigungsmerkmalen zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praxisorientierte Nutzung von BANGPy und Neuware zur Entwicklung und Bereitstellung.
• Führung durch Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Testen konzentrieren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine an Ihren Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall angepasste Ausbildung zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und IT-Professionals, die das Grundwissen zu Edge AI und ihre grundlegenden Anwendungen verstehen möchten.

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

• Grundlegende Konzepte und Architektur von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und konfigurieren.
• Einfache Edge AI-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Use Cases und Vorteile von Edge AI zu identifizieren und zu verstehen.

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.