TinyML für IoT-Anwendungen Schulung

Tauchen Sie mit diesem fortgeschrittenen Kurs tiefer in die innovative Welt des Edge Computings ein. Erkunden Sie anspruchsvolle Architekturen und bewältigen Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial des Edge Computing in verschiedenen Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Expertise in modernsten Tools und Methoden zur Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Edge-Computing-Lösungen, die spezifischen Branchenbedürfnissen entsprechen.

Bei TinyML geht es darum, optimierte Machine-Learning-Modelle auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten bereitzustellen.

Dieses von einer Lehrperson geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie sie:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammeln, vorbereiten und verwalten.
• Modelle für stromsparende Mikrocontroller trainieren und optimieren.
• Modelle in leichte Formate konvertieren, die sich für Edge-Geräte eignen.
• TinyML-Anwendungen in realer Hardware umsetzen, testen und überwachen.

Kursformat

• Lehrpersonen-gestützte Vorträge und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und iteratives Experimentieren.
• Praxisnahe Implementierung auf Mikrocontroller-basierten Plattformen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um das Training mit spezifischen Toolchains, Hardwareboards oder internen Workflows anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine Arrangierung.

Diese live Veranstaltung unter Anleitung eines Dozenten in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte auf mittlerem Niveau und Geschäftsmanager, die das Potenzial von IoT und Edge Computing verstehen möchten, um Effizienz, Echtzeitverarbeitung und Innovation in verschiedenen Branchen zu ermöglichen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie deren Rolle in der digitalen Transformation verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energie identifizieren.
• Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen sowie Deploymentszenarien aufzeigen.
• Edge-Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung implementieren.

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.

Diese Dozenten-gesteuerte, Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Erfahrungslevel, Systemarchitekten und Branchenfachleute, die Edge AI nutzen möchten, um ihre IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysemöglichkeiten zu verbessern.

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

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendung in IoT zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen zu implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte und Best Practices im Zusammenhang mit Edge AI für IoT anzusprechen.

Legen Sie ein starkes Fundament im Design und Management einer resilienten Edge-Computing-Infrastruktur. Lernen Sie offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen kennen, das Management von Workloads über verschiedene Clouds hinweg sowie die Sicherstellung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt essentielles Wissen für den Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, welche die dynamischen Bedürfnisse moderner Anwendungen im Edge-Computing unterstützt.

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 live geleitete Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler, die maschinellearbeitende Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontrollern bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Vorteile für Edge-KI-Anwendungen verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einrichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse nutzen, um reale TinyML-Anwendungen zu implementieren.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichereinschränkungen optimieren.

TinyML bezeichnet das Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen auf hardwareseitig stark eingeschränkten Geräten.

Dieser Instructor-led-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die TinyML-Modelle für eine latenzarme und speichereffiziente Bereitstellung auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Quantisierung, Pruning und Komprimierungstechniken anwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei an Genauigkeit einzubüssen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz benchmarken.
• optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit und Hardware-Einschränkungen bewerten.

Kursformat

• Instructor-led-Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrations.
• Praktische Optimierungsübungen und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für massgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische Hardware-Plattformen oder interne Prozesse abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.

TinyML ist ein Ansatz zum Deployen von Machine-Learning-Modellen auf energieeffizienten, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand (Edge).

Diese vom Dozenten geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die TinyML-Pipelines absichern und datenschutzfreundliche Techniken in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden:

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die spezifisch für On-Device-Inferenz mit TinyML sind.
• Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen adversarielle Bedrohungen härten.
• Best Practices für die sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Kursformat

• Ansprechende Vorträge, ergänzt durch expertengeleitete Diskussionen.
• Praxisübungen mit Fokus auf realen Bedrohungsszenarien.
• Praktische Umsetzung mittels eingebetteter Sicherheits- und TinyML-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können eine auf ihre spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zugeschnittene Version dieser Schulung anfordern.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Data Scientists der Einstiegsstufe, die ein fundiertes Verständnis der TinyML-Grundlagen erwerben, Anwendungsmöglichkeiten erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Maschinelle Lernmodelle für einen geringen Energieverbrauch zu optimieren und feinabzustimmen.
• TinyML in konkreten Anwendungen wie Gestenerkennung, Anomalieerkennung und Audiobearbeitung einzusetzen.

TinyML ist ein Framework zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden Mikrocontrollern und eingebetteten Plattformen, die in der Robotik und bei autonomen Systemen eingesetzt werden.

Diese vom Dozent geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Fähigkeiten zur Wahrnehmung und Entscheidungsfindung auf TinyML-Basis in autonome Roboter, Drohnen und intelligente Steuerungssysteme integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können Teilnehmende:

• Optimierte TinyML-Modelle für Robotik-Anwendungen entwickeln.
• Geräteintegrierte Wahrnehmungspipelines für Echtzeitautonomie implementieren.
• TinyML in bestehende Roboter-Steuerungsframeworks integrieren.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf eingebetteten Hardwareplattformen bereitstellen und testen.

Format des Kurses

• Technische Vorträge in Kombination mit interaktiven Diskussionen.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Fokus auf eingebettete Robotik-Aufgaben.
• Praktische Übungen, die reale autonome Arbeitsabläufe simulieren.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für organisations spezifische Robotik-Umgebungen kann auf Anfrage eine Anpassung vorgenommen werden.

Dieser von Dozenten geleitete Live-Workshop in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure für eingebettete Systeme auf mittlerem Niveau, IoT-Entwickler sowie KI-Forscher, die TinyML-Techniken zur Implementierung KI-gestützter Anwendungen auf energieeffizienter Hardware erlernen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge-KI zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern bereitzustellen.
• KI-Inferenz für einen geringen Stromverbrauch zu optimieren.
• TinyML in praxisnahe IoT-Anwendungen zu integrieren.

TinyML bezeichnet die Integration von Machine Learning in stromsparende, ressourcenbeschränkte tragbare und medizinische Geräte.

Dieser instruktionsgeleitete,Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die TinyML-Lösungen für Gesundheitsüberwachungs- und Diagnoseanwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biosensordaten zu erfassen, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Einblicke auszuwerten.
• Modelle für stromsparende und speicherbeschränkte tragbare Geräte zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-generierten Ergebnissen zu bewerten.

Kursformat

• Vorlesungen unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praxiserfahrung mit Daten tragbarer Geräte und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsübungen in einer angeleiteten Labnumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für eine auf spezifische Gesundheitsgeräte oder regulatorische Workflows zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.

TinyML ist ein auf kleine, ressourcenbeschränkte Geräte optimierter Ansatz des maschinellen Lernens.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Lernerinnen und Lerner mit grundlegenden bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die funktionsfähige TinyML-Anwendungen mit Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Daten für TinyML-Projekte zu erfassen und vorzubereiten.
• Kleine Machine-Learning-Modelle für Mikrocontroller-Umgebungen zu trainieren und zu optimieren.
• TinyML-Modelle auf Raspberry Pi, Arduino und ähnlichen Boards bereitzustellen.
• End-to-End-Eingebettete KI-Prototypen zu entwickeln.

Form der Schulung

• Dozentengeleitete Präsentationen und angeleitete Diskussionen.
• Praktische Übungen und experimentsches Vorgehen.
• Projektarbeit im Live-Lab auf echter Hardware.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine auf Ihre spezifische Hardware oder Ihren Anwendungsfall zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.