Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

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

• fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
• Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
• Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
• Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

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

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
• Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.

Kombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und in der Robotik zu implementieren.
• Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.

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

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

Diese Live-Schulung unter Anleitung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, biomedizinische Ingenieure und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in tragbaren Geräten und Diagnosetools zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu entwickeln und einzusetzen.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
• Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Stadtplaner, Bauingenieure und Smart-City-Projektmanager, die Edge AI für Smart-City-Initiativen nutzen möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in Smart-City-Infrastrukturen zu verstehen.
• Edge-KI-Lösungen für das Verkehrsmanagement und die Verkehrsüberwachung zu implementieren.
• Städtische Ressourcen mit Hilfe von Edge AI-Technologien zu optimieren.
• Edge AI in bestehende Smart-City-Systeme zu integrieren.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei Smart-City-Einsätzen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
• Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
• Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Entwicklern und IT-Fachleuten, die die Grundlagen der Edge-KI und ihre einführenden Anwendungen verstehen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Einfache Edge AI-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
• Die Anwendungsfälle und Vorteile von Edge AI zu erkennen und zu verstehen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Systemarchitekten, die KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren möchten.

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

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Modellkomprimierungstechniken anwenden, um die Größe und Komplexität von KI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden anwenden, um die Modelleffizienz auf Edge-Hardware zu verbessern.
• Implementierung von Pruning und anderen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung.
• Einsatz von optimierten KI-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexperten, Systemadministratoren und KI-Ethikforscher auf mittlerem Niveau, die Edge-KI-Lösungen sicher und ethisch korrekt einsetzen möchten.

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

• Die Herausforderungen für Sicherheit und Datenschutz bei Edge-KI zu verstehen.
• Best Practices für die Sicherung von Edge-Geräten und -Daten anzuwenden.
• Strategien zur Minderung von Sicherheitsrisiken bei Edge-KI-Implementierungen zu entwickeln.
• Ethische Überlegungen anzustellen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Sicherheitsbewertungen und Audits für Edge-KI-Anwendungen durchzuführen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, die die Grundlagen von TinyML verstehen, seine Anwendungen erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen von TinyML und seine Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten einzusetzen.
• Optimierung und Feinabstimmung von maschinellen Lernmodellen für geringen Stromverbrauch.
• TinyML für reale Anwendungen wie Gestenerkennung, Anomalieerkennung und Audioverarbeitung anzuwenden.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimize AI inference for low-power consumption.
• Integrate TinyML with real-world IoT applications.

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.