Schulungsübersicht

  • Einführung in Edge AI
    • Definition von Edge AI und ihre Bedeutung
    • Vorteile der Auslegung von AI-Modellen am Rande
    • Überblick über das AI-Landschaft für Edge Computing
  • Konvolutionsneuronale Netzwerke (CNN)-Architekturen für Edge AI
    • Grundlagen von CNNs und ihre Anwendbarkeit in der Edge AI verstehen
    • Gestaltungskriterien für CNNs auf Geräten am Rande
    • Anwendungsfälle: Effiziente CNN-Modelle im Einsatz
  • Entwicklung kompakter Netzwerke für die Edge-Auslegung
    • Methoden zur Reduzierung der Modellgröße ohne Genauigkeitseinschränkungen
    • Tools und Frameworks für Modelloptimierung
    • Auswirkungen zwischen Leistung und Komplexität bewerten
  • Methode der Wissensdestillation für Edge AI
    • Grundsätze der Wissensdistillation und deren Vorteile
    • Aufsetzen von Wissensdistillation für Modell am Rande
    • Praktische Beispiele und Erfolgsgeschichten
  • Tiefes Komprimierungsverfahren für Edge AI-Modelle
    • Überblick über Modellkompressionstechniken (Pruning, Quantisierung)
    • Anwendung von Kompressionsmethoden in Edge-AI-Szenarien
    • Auswirkungen auf Leistung, Genauigkeit und Modellauslegung
  • Konzepte und Anwendungen der Federated Learning
    • Einführung in Federated Learning und dessen Bedeutung für Datenschutz und Effizienz
    • Aufbau- und Betriebsaspekte von Systemen der federierten Lernprozesse
    • Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung des Federated Learning am Rande
  • Implementierung von Edge AI-Lösungen
    • End-to-End-Prozess für die Auslegung von AI-Modellen auf Edge-Geräten
    • Tools und Plattformen zur Unterstützung der Edge-AI-Erstellung
    • Überwachung und Verwaltung von Edge AI-Anwendungen im Produktionsbetrieb
  • Anwendungsfälle und Projektarbeit
    • Analysieren Sie reale Edge AI-Auslegungen in verschiedenen Branchen
    • Gruppenprojekt: Design und Implementierung einer Edge AI-Lösung
    • Vorträge und Kritik an den Ergebnissen des Projekts

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Cloud-Computing und künstlicher Intelligenz

Zielgruppe

  • Geschäftsanalysten
  • Produktmanager
  • Entwickler
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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