Die Implementierung von KI auf Mikrocontrollern mit TinyML Schulung

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Gehaltene Training in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die das letzte Fortschreiten im Bereich Edge AI meistern möchten, ihre AI-Modelle für die Bereitstellung am Rande optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Erweiterte Techniken im Edge AI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Auf der Kante neueste Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen umzusetzen.
• Spezialisierte Werkzeuge und Frameworks für erweiterte Edge AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufstrebende Trends im Bereich Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und Sicherheitsaspekte in Edge AI-Bereitstellungen anzugehen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologie-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erlangen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Eine Umgebung für Edge-Computing einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle zur Bereitstellung auf Edge-Geräten zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische AI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ETHERISCHE UND SICHERHEITSASPEKTE IN EDGE AI ANWENDUNGEN ZU BEHANDLUNG.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative Lösungen in autonomen Systemen nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle zur Echtzeitsignalverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotik zu implementieren.
• Kontrollsysteme mit Edge AI zu entwerfen und zu optimieren.
• Ethische und rechtliche Aspekte in Anwendungen autonomer KI anzugehen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelweit geprüfte Entwickler und IT-Professionals, die ein umfassendes Verständnis der Edge AI von den Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung einschließlich Einrichtung und Bereitstellung erlangen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und konfigurieren.
• Edge AI-Modelle zu entwickeln, auszubilden und zu optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Edge AI mit bestehenden Systemen und Workflows zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices bei der Umsetzung von Edge AI anzugehen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
• Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Stadtplaner, Bauingenieure und Projektmanager für Smart Cities, die Edge AI für Smart City-Initiativen einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in Smart-City-Infrastrukturen zu verstehen.
• Edge-AI-Lösungen für Verkehrsanlagen und Überwachung umzusetzen.
• Urban Ressourcen mit Edge-AI-Technologien zu optimieren.
• Edge AI in bestehende Smart-City-Systeme zu integrieren.
• Ethische und regulatorischen Aspekte bei der Implementierung von Smart Cities zu adressieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die TensorFlow Lite für Edge AI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitstellen.
• Werkzeuge und Techniken für Modellumwandlung und -optimierung einsetzen.
• Praktische Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite implementieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und IT-Professionals, die das Grundwissen zu Edge AI und ihre grundlegenden Anwendungen verstehen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegende Konzepte und Architektur von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und konfigurieren.
• Einfache Edge AI-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Use Cases und Vorteile von Edge AI zu identifizieren und zu verstehen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure und Systemarchitekten, die AI-Modelle für Edge-Ausführung optimieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Methoden zur Modellkompression anzuwenden, um die Größe und Komplexität von AI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden zur Steigerung der Effizienz des Modells auf Edge-Hardware zu nutzen.
• Verstümmelungsverfahren und andere Optimierungstechniken umzusetzen, um die Leistung des Modells zu verbessern.
• Optimierte AI-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Professionals, Systemadministratoren und Forscher im Bereich der Ethik künstlicher Intelligenz, die Edge-AI-Lösungen sicher und ethisch einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Sicherheits- und Datenschutzprobleme im Bereich Edge AI zu verstehen.
• Beste Praktiken zur Sicherung von Edge-Geräten und -Daten umzusetzen.
• Strategien zur Minimierung der Sicherheitsrisiken in Edge-AI-Implementierungen zu entwickeln.
• Ethische Überlegungen anzusprechen und den Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
• Sicherheitsprüfungen und -audits für Edge-AI-Anwendungen durchzuführen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Einsteiger-Engineer und Data Scientists, die die Grundlagen der TinyML verstehen möchten, ihre Anwendungen erkunden und AI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen von TinyML und deren Bedeutung zu verstehen.
• leichtgewichtige AI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Machine-Learning-Modelle für geringen Energieverbrauch zu optimieren und abzustimmen.
• TinyML für Anwendungen wie Gestenerkennung, Ausreißerdetektion und Audioverarbeitung in der Realwelt anzuwenden.

Dieses von Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Ingenieure, IoT-Entwickler und AI-Forscher, die TinyML-Techniken für AI-gesteuerte Anwendungen auf energieeffizienter Hardware implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI zu verstehen.
• Leichte AI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• AI-Schlussfolgerungen für geringen Energieverbrauch zu optimieren.
• TinyML mit realen IoT-Anwendungen zu integrieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IoT-Entwickler, Embedded-Ingenieure und KI-Fachleute, die TinyML für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und intelligente Sensoranwendungen implementieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen von TinyML und seine Anwendungen im IoT zu verstehen.
• eine TinyML-Entwicklungsumgebung für IoT-Projekte einzurichten.
• ML-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern zu entwickeln und einzusetzen.
• Implementierung von vorausschauender Wartung und Anomalieerkennung mit TinyML.
• Optimierung von TinyML-Modellen für eine effiziente Energie- und Speichernutzung.