TinyML for IoT Applications 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.

Tauchen Sie mit diesem Kurs für Fortgeschrittene tiefer in die innovative Welt des Edge-Computing ein. Erforschen Sie ausgefeilte Architekturen und meistern Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial von Edge Computing in einer Vielzahl von Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Fachwissen über modernste Tools und Methoden zur Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Edge-Computing-Lösungen, die den spezifischen Anforderungen der Branche entsprechen.

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 Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute und Unternehmensleiter auf mittlerem Niveau, die das Potenzial von IoT und Edge Computing für Effizienz, Echtzeitverarbeitung und Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing und ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in der Fertigung, Logistik und im Energiesektor zu identifizieren.
• Unterscheiden zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und Einsatzszenarien.
• Implementierung von Edge-Computing-Lösungen für vorausschauende Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

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 Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (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 Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

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

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und KI-Entwickler, die maschinelle Lernmodelle auf Mikrocontrollern mit TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und seine Vorteile für Edge-KI-Anwendungen zu verstehen.
• eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und einsetzen.
• Verwendung von TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung realer TinyML-Anwendungen.
• Optimieren von KI-Modellen im Hinblick auf Leistungseffizienz und Speicherbeschränkungen.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Deutschland lernen die Teilnehmer die verschiedenen Aspekte von NB-IoT (auch bekannt als LTE Cat NB1) kennen, während sie eine auf NB-IoT basierende Beispielanwendung entwickeln und einsetzen.

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

• Die verschiedenen Komponenten von NB-IoT zu identifizieren und zu verstehen, wie sie zusammen ein Ökosystem bilden.
• die in NB-IoT-Geräte eingebauten Sicherheitsfunktionen zu verstehen und zu erklären.
• eine einfache Anwendung zur Verfolgung von NB-IoT-Geräten zu entwickeln.

ThingsBoard ist eine Open-Source-IoT-Plattform, die Geräteverwaltung, Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung für Ihre IoT-Lösung bietet.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ThingsBoard in ihre IoT-Lösungen integrieren können.

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

• Installation und Konfiguration von ThingsBoard
• die Grundlagen der Funktionen und Architektur von ThingsBoard zu verstehen
• IoT-Anwendungen mit ThingsBoard erstellen
• Integration von ThingsBoard mit Kafka für das Routing von Telemetriedaten
• Integration von ThingsBoard mit Apache Spark zur Datenaggregation von mehreren Geräten

Zielgruppe

• Software-Ingenieure
• Hardware-Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

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.