Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI und IoT

  • Definition und Schlüsselbegriffe von Edge AI
  • Überblick über IoT-Systeme und -Architekturen
  • Vorteile und Herausforderungen der Integration von Edge AI mit IoT
  • Realwelt-Anwendungen und Use Cases

Architektur von Edge AI für IoT

  • Komponenten von Edge-AI-Systemen für IoT
  • Hardware- und Softwareanforderungen
  • Datenfluss in edge-gesteuerten IoT-Anwendungen
  • Integration mit bestehenden IoT-Systemen

Aufbau der Edge AI und IoT-Umgebung

  • Einführung in beliebte IoT-Plattformen (z.B. Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Installation notwendiger Software und Bibliotheken
  • Konfiguration der Entwicklungsumgebung
  • Initialisierung des Edge-AI-und-IoT-Satzes

Entwicklung von AI-Modellen für IoT-Geräte

  • Überblick über maschinelles Lernen und Tiefenlernenmodelle für Edge und IoT
  • Training und Optimierung von Modellen zur IoT-Deployment
  • Tools und Frameworks für die Entwicklung von Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO usw.)
  • Techniken zur Modellverdichtung und -optimierung

Datenaufbereitung und Verwaltung in IoT

  • Datenerhebungstechniken für IoT-Umgebungen
  • Daten vorverarbeiten und erweitern für Edge-Geräte
  • Verwaltung von Datendurchläufen auf IoT-Geräten
  • Sicherstellung von Datenschutz und -sicherheit in IoT-Umgebungen

Bereitstellung von Edge-AI-Modellen auf IoT-Geräten

  • Schritte zur Bereitstellung von AI-Modellen auf Edge-Geräten
  • Techniken zur Überwachung und Verwaltung bereitgestellter Modelle
  • Echtzeit-Datenaufbereitung und Inferenz auf IoT-Geräten
  • Fallstudien und praktische Beispiele für die Bereitstellung

Integration von Edge AI mit IoT-Protokollen und Plattformen

  • Überblick über IoT-Kommunikationsprotokolle (MQTT, CoAP, HTTP usw.)
  • Verbindungen zwischen Edge-AI-Lösungen und IoT-Sensoren sowie Aktuatoren
  • Aufbau end-to-end von Edge-AI-und-IoT-Lösungen
  • Praktische Beispiele und Use Cases

Anwendungsbeispiele und -fälle

  • Branchenspezifische Anwendungen von Edge AI in IoT
  • Tiefgreifende Fallstudien in intelligenten Wohnungen, industriellen IoT, der Gesundheitsversorgung und mehr
  • Erfolgsstorys und ausgewiesene Lektionen
  • Zukünftige Trends und Chancen von Edge AI für IoT

Ethische Aspekte und Best Practices

  • Sicherstellung von Datenschutz und -sicherheit in Edge-AI-und-IoT-Bereitstellungen
  • Bewältigung von Biasedness und Fairness in AI-Modellen
  • Einhaltung von Vorschriften und Standards
  • Best Practices für verantwortungsbewusste Edge-AI-Bereitstellungen in IoT

Praktische Projekte und Übungen

  • Entwicklung einer komplexen Edge-AI-Anwendung für IoT
  • Realwelt-Projekte und Szenarien
  • Kollaborative Gruppenübungen
  • Projektpräsentationen und Rückmeldungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis grundlegender KI- und maschinelles Lernkonzepte
  • Erfahrung mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
  • Kenntnisse in IoT-Konzepten und -Technologien

Zielgruppe

  • IoT-Entwickler
  • Systemarchitekten
  • Branchenexperten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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