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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