5G und Edge AI: Aktivierung von Anwendungen mit extrem niedriger Latenz Schulung

6G und der intelligente Edge ist ein vorausschauender Kurs, der die Integration von 6G-Technologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und AI-gestützter Datenverarbeitung erforscht, um intelligente, niedrig-latenzfähige und anpassungsfähige Infrastrukturen zu unterstützen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Architekten, die lernen möchten, wie sie vernetzte Architekturen der nächsten Generation mit dem Synergieeffekt von 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen entwerfen können.

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

• Zu verstehen, wie 6G den Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• Verteilte Systeme für ultraniedrig-latente, hohe Bandbreite und autonome Betriebsabläufe zu entwerfen.
• AI- und Datenanalyse am Edge für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• Skalierbare, sichere und robuste 6G-fähige Edge-Infrastrukturen zu planen.
• Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Architekturdesign-Übungen.
• Praktische Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Kursanpassungsoptionen

• Für ein angepasstes Training zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Gehaltene Training in Schweiz (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (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 Schweiz (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.

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.

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.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (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.

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 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 Schweiz (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 einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (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.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsfachkräfte, Biomedizintechniker und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen anzusprechen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (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.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Schweiz (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.