Edge AI: From Concept to Implementation Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsfachleute auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die erkunden möchten, wie 5G-Netzwerke Edge AI-Anwendungen beschleunigen.

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

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihre Auswirkungen auf Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle, die für Anwendungen mit geringer Latenz optimiert sind, in 5G-Umgebungen einzusetzen.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI- und 5G-Konnektivität zu implementieren.
• Optimierung von KI-Workloads für effiziente Leistung auf Edge-Geräten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (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 Österreich (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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersicherheitsexperten, 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 in Edge AI-Einsätzen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz von Daten zu implementieren.
• belastbare Edge AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyber-Bedrohungen widerstehen können.
• Sichere KI-Modell-Implementierungsstrategien in Edge-Umgebungen anwenden.

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 von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene in der Agrartechnik, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI Lösungen für die intelligente Landwirtschaft entwickeln und einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Rolle von Edge AI in der Präzisionslandwirtschaft zu verstehen.
• KI-gesteuerte Systeme zur Überwachung von Nutzpflanzen und Vieh zu implementieren.
• Automatisierte Lösungen für Bewässerung und Umweltsensorik zu entwickeln.
• die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge AI-Analysen zu optimieren.

Diese Live-Schulung in Österreich (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 Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, KI-Entwickler und IoT-Experten, die Computer-Vision-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

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

• Die Grundlagen von Edge AI und seine Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für die Bild- und Videoanalyse in Echtzeit einzusetzen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK für den Einsatz von Modellen zu nutzen.
• Optimieren Sie KI-Modelle im Hinblick auf Leistung, Energieeffizienz und Inferenz mit geringer Latenz.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-KI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge AI zu implementieren.
• Den Kundenservice durch KI-gesteuerte Lösungen zu verbessern.
• Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in Finanzumgebungen einführen und verwalten.

Diese Live-Schulung unter Anleitung in Österreich (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 Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrieingenieure, Fertigungsfachleute und KI-Entwickler, die Edge-KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in der Industrieautomation zu verstehen.
• Vorausschauende Wartungslösungen mit Edge AI zu implementieren.
• KI-Techniken für die Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
• Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
• Edge-KI-Lösungen in industriellen Umgebungen einsetzen und verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (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 von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Embedded-Ingenieure und Robotik-Ingenieure, die KI-Modelle auf NVIDIA Jetson Plattformen für Edge-Anwendungen optimieren und einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Edge-KI und der NVIDIA Jetson-Hardware zu verstehen.
• KI-Modelle für den Einsatz auf Edge-Geräten zu optimieren.
• TensorRT zur Beschleunigung von Deep Learning Inferenzen zu verwenden.
• KI-Modelle mit JetPack SDK und ONNX Runtime bereitstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und fortgeschrittene Technologen im Einzelhandel, KI-Entwickler und Geschäftsanalysten, die Edge AI Lösungen für intelligente Kassensysteme, Bestandsmanagement und personalisierte Kundenansprache anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Verstehen, wie Edge AI die Abläufe im Einzelhandel und das Kundenerlebnis verbessert.
• KI-gestützte intelligente Kassensysteme und kassenlose Zahlungssysteme zu implementieren.
• Optimieren Sie die Bestandsverwaltung mit Echtzeit-Verfolgung und -Analyse.
• Computer Vision und KI für personalisierte Erfahrungen im Laden nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, KI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten, die Edge AI für Robotik-Anwendungen implementieren möchten.

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

• Die Rolle von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für die Echtzeit-Robotik einzusetzen.
• KI-Leistung für Entscheidungsfindung mit geringer Latenzzeit zu optimieren.
• Computer Vision und Sensorfusion für autonome Roboter zu integrieren.