Verteiltes Lernen und Edge AI 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 von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionell fortgeschrittene Fachleute, die die neuesten Techniken des Föderierten Lernens meistern und diese in Grossprojekte der Künstlichen Intelligenz (KI) einbringen möchten.

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

• Föderierte Lern-Algorithmen für verbesserte Leistung zu optimieren.
• Die Verteilung von nicht-IID-Daten im Föderierten Lernen zu bewältigen.
• Föderierte Systeme für Grossanwendungen skalieren.
• Privatsphären-, Sicherheits- und ethische Aspekte in fortgeschrittenen Szenarien des Föderierten Lernens adressieren.

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.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige auf Anfängerniveau, die die Grundlagen von Federated Learning und dessen praktische Anwendungen erlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Prinzipien des Federated Learning zu verstehen.
• Einfache Federated-Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken durch den Einsatz von Federated Learning zu adressieren.
• Federated Learning in bestehende KI-Arbeitsabläufe zu integrieren.

Dieser instructor-led-Trainingskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Know-how, die Federated-Learning-Techniken zur Verbesserung der Datensicherheit und des kollaborativen KI-Einsatzes in der Finanzindustrie anwenden möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning in der Finanzbranche verstehen.
• Federated-Learning-Modelle für datenschutzkonforme Finanzanwendungen implementieren.
• Finanzdaten collaborativ analysieren, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
• Federated Learning auf reale finanzielle Szenarien wie Betrugsbekämpfung und Risikomanagement anwenden.

Dieser live geleitete Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Know-how, die Federated Learning im Gesundheitswesen anwenden möchten und dabei die Datensicherheit sowie eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen gewährleisten wollen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen verstehen.
• Federated-Learning-Modelle implementieren und dabei die Privatsphäre der Patientendaten wahren.
• Gemeinsam an der Schulung von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenarbeiten.
• Federated Learning in realen Fallbeispielen aus dem Gesundheitswesen einsetzen.

Diese unter Anleitung eines Dozenten durchgeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige mit Vorkenntnissen, die Federated Learning anwenden möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmende:

• Die Grundlagen und Vorteile von Federated Learning in IoT und Edge Computing verstehen.
• Federated Learning-Modelle auf IoT-Geräten für dezentrale KI-Verarbeitung implementieren.
• Latenz verringern und Echtzeitentscheidungen in Edge-Computing-Umgebungen verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Dieser instruktorengestützte, live stattfindende Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Vorkenntnissen, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um die Datenprivatsphäre bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die Grundprinzipien und Vorteile von Federated Learning verstehen.
• Datenschutzkonforme maschinelle Lernmodelle mithilfe von Federated-Learning-Techniken implementieren.
• Herausforderungen der Datenprivatsphäre beim dezentralen KI-Training adressieren.
• Federated Learning in realen Anwendungsszenarien über verschiedene Branchen hinweg anwenden.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Niveau im Bereich KI und Daten, die Federated-Learning-Techniken für datenschutzkonforme Maschinenlernalgorithmen und kollaborative KI-Lösungen über verteilte Datenquellen hinweg verstehen und implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• die Kernkonzepte und Vorteile von Federated Learning verstehen können.
• verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle implementieren können.
• Federated-Learning-Techniken zur Sicherung datensensitiver Zusammenarbeit anwenden können.
• Fallstudien und praktische Beispiele für Federated Learning im Gesundheitswesen und Finanzbereich erkunden können.