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Schulungsübersicht
Fortgeschrittene Konzepte in Edge AI
- Tiefes Eintauchen in die Edge AI-Architektur
- Vergleichende Analyse von Edge AI und Cloud AI
- Neueste Trends und aufkommende Technologien im Bereich Edge AI
- Fortgeschrittene Anwendungsfälle und Anwendungen
Fortgeschrittene Modell-Optimierungstechniken
- Quantisierung und Pruning für Edge-Geräte
- Wissensdestillation für leichtgewichtige Modelle
- Transfer-Lernen für Edge-KI-Anwendungen
- Automatisierung von Modelloptimierungsprozessen
Modernste Bereitstellungsstrategien
- Containerisierung und Orchestrierung für Edge AI
- Einsatz von KI-Modellen mit Edge-Computing-Plattformen (z. B. Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferenz in Echtzeit und Lösungen mit niedriger Latenzzeit
- Verwaltung von Updates und Skalierbarkeit auf Edge-Geräten
Spezialisierte Tools und Frameworks
- Erforschung fortgeschrittener Tools (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Verwendung von hardwarespezifischen Optimierungstools
- Integration von AI-Modellen mit spezialisierter Edge-Hardware
- Fallstudien zu Tools in der Praxis
Leistungsoptimierung und -überwachung
- Techniken für das Leistungsbenchmarking auf Edge-Geräten
- Tools für die Echtzeitüberwachung und Fehlersuche
- Adressierung von Latenz, Durchsatz und Leistungseffizienz
- Strategien für die laufende Optimierung und Wartung
Innovative Use Cases und Anwendungen
- Branchenspezifische Anwendungen von fortgeschrittener Edge AI
- Intelligente Städte, autonome Fahrzeuge, industrielles IoT, Gesundheitswesen und mehr
- Fallstudien über erfolgreiche Edge AI-Implementierungen
- Zukünftige Trends und Forschungsrichtungen im Bereich Edge AI
Erweiterte ethische und sicherheitstechnische Überlegungen
- Gewährleistung einer robusten Sicherheit bei Edge-KI-Implementierungen
- Behandlung komplexer ethischer Fragen bei KI am Rande der Welt
- Implementierung von KI-Techniken zur Wahrung der Privatsphäre
- Einhaltung von fortschrittlichen Vorschriften und Industriestandards
Praktische Projekte und fortgeschrittene Übungen
- Entwickeln und Optimieren einer komplexen Edge-KI-Anwendung
- Realitätsnahe Projekte und fortgeschrittene Szenarien
- Gemeinsame Gruppenübungen und Innovationsherausforderungen
- Projektpräsentationen und Expertenfeedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gründliches Verständnis von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Beherrschung von Programmiersprachen (Python empfohlen)
- Erfahrung mit Edge Computing und dem Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten
Zielgruppe
- KI-Praktiker
- Forscher
- Entwickler
14 Stunden