Edge AI für Computer Vision: Echtzeit-Bildverarbeitung Schulung

Diese live unterrichtete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsexpertinnen und -experten auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieurinnen und -ingenieure sowie IoT-Spezialistinnen und -spezialisten, die untersuchen möchten, wie 5G-Netze Edge-AI-Anwendungen beschleunigen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Grundlagen der 5G-Technologie und deren Einfluss auf Edge-AI verstehen.
• KI-Modelle für Anwendungen mit niedriger Latenz in 5G-Umgebungen bereitstellen können.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge-AI und 5G-Konnektivität implementieren können.
• KI-Workloads für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten optimieren können.

Das fortgeschrittene Kursangebot «6G und die intelligente Edge» untersucht die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung zur Unterstützung intelligenter, latenzarmer und adaptiver Infrastrukturen.

Dieser live vermittelte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten mit mittlerem Erfahrungsniveau, die die Synergie zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen verstehen und nächste Generation verteilter Architekturen entwerfen möchten.

Nach Abschluss des Kurses können die Teilnehmer:

• Verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen transformieren wird.
• Verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenz, hohe Bandbreite und autonome Operationen entwerfen.
• KI und Datenanalyse an der Edge integrieren, um intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen planen.
• Geschäfts- und Betriebsmodelle bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Fallstudien und angewandte Architekturdesign-Übungen.
• Praxisnahe Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine individuell angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese durch einen Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker, Forscher und Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die die neuesten Entwicklungen in der Edge AI beherrschen, ihre KI-Modelle für das Edge-Deployment optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge-AI-Modellen zu erkunden.
• neueste Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für erweiterte Edge-AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistung und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei der Bereitstellung von Edge AI zu berücksichtigen.

Diese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Vorkenntnissen, Data Scientists und Technikinteressierte, die praktische Fähigkeiten zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:

• Die Prinzipien von Edge AI und deren Vorteile verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einrichten und konfigurieren.
• KI-Modelle für den Einsatz am Edge entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten implementieren.
• Die Leistung von am Edge bereitgestellten Modelle bewerten und verbessern.
• Ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei Edge-AI-Anwendungen berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmassnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

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

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei Edge-AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz der Daten einzusetzen.
• Widerstandsfähige Edge-AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyberbedrohungen standhalten können.
• Sichere Strategien für die KI-Modellbereitstellung in Edge-Umgebungen anzuwenden.

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

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die mit dem BANGPy-Framework und dem Neuware SDK KI-Modelle auf Cambricon MLU-Hardware entwickeln und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Entwicklungsumgebungen für BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Rechenzentrums-Geräten mit Neuware-Runtime bereitzustellen.
• ML-Workflows mit MLU-spezifischen Beschleunigungsfunktionen zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von BANGPy und Neuware für Entwicklung und Deployment.
• Geführte Übungen mit Fokus auf Optimierung, Integration und Tests.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrem Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Das Ascend CANN Toolkit von Huawei ermöglicht leistungsstarkes KI-Inferenzieren auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN bietet wesentliche Tools zur Kompilierung, Optimierung und Bereitstellung von Modellen in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Entwickler und Integratoren, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN-Toolchain bereitstellen und optimieren möchten.

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

• KI-Modelle für den Ascend 310 mit CANN-Tools vorzubereiten und zu konvertieren.
• Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu erstellen.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• KI-Anwendungen in realen Edge-Einsatzszenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Edge-spezifischen Modellen und Szenarien.
• Live-Bereitstellungsbeispiele auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.

Maßschneiderte Optionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Kombinieren Sie die transformativen Kräfte der KI mit der Agilität von Edge Computing in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Endgeräten bereitzustellen – vom Verständnis von CNN-Architekturen bis zur Meisterschaft von Knowledge Distillation und Federated Learning. Diese praxisorientierte Schulung rüstet Sie mit den Fähigkeiten aus, um die KI-Leistung für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Edge zu optimieren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Agritech-Profis auf Einstiegs- bis fortgeschrittenem Niveau, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI-Lösungen für intelligentes Farming entwickeln und einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in der präzisen Landwirtschaft zu verstehen.
• KI-gesteuerte Systeme zum Monitoring von Nutzpflanzen und Nutztieren umzusetzen.
• Automatisierte Bewässerungs- und Umwelt-Monitoring-Lösungen zu entwickeln.
• Die landwirtschaftliche Effizienz durch Echtzeit-Analysen mit Edge AI zu optimieren.

Diese von Instructoren geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotikingenieurinnen und Robotikingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge sowie KI-Forschende, die Edge AI für innovative Lösungen in autonomen Systemen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen verstehen.
• KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten entwickeln und bereitstellen.
• Edge-AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotern implementieren.
• Steuerungssysteme mit Edge AI entwerfen und optimieren.
• Ethische und regulatorische Aspekte autonomer KI-Anwendungen berücksichtigen.

Diese unterrichtsgesteuerte, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute mit mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Implementierung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundkonzepte von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Edge AI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices bei der Edge AI-Implementierung zu berücksichtigen.

Diese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Finanzbereich auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-AI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge AI implementieren können.
• den Kundenservice durch KI-gestützte Lösungen verbessern können.
• Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung anwenden können.
• Edge-AI-Lösungen in Finanzumgebungen bereitstellen und verwalten können.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich der Strafverfolgung, die von manueller Gesichtsbeschaffung auf den Einsatz von KI-Tools für die Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verstehen.
• Die Basics der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung erlernen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und -Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen entwickeln.
• Praxiserfahrung bei der Erstellung, dem Training und dem Testen von Gesichtserkennungssystemen sammeln.
• Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken im Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien verstehen.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene aus dem Bereich der Forschung und Laborpraxis, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fiji-Oberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
• Bilder quantitativ zu analysieren, darunter Zellzählungen und Flächenmessungen.
• Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung anzupassen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem Kenntnisstand, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatische Inspektionssysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount-Technologie) zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer Folgendes:

• Automatische Inspektionen mit Vision Builder AI einrichten und konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse erfassen und vorverarbeiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung implementieren.
• Inspektionsberichte generieren und die Systemleistung optimieren.