Deploying AI on Microcontrollers with TinyML Schulung

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