Einführung in Edge AI

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, effektive Edge AI-Lösungen zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren. Sie verstehen die zugrunde liegenden Technologien, können KI-Modelle für Edge Devices deployen und sind in der Lage, Sicherheits- und Datenschutzaspekte zu berücksichtigen.

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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Hardware-Komponenten:
Software-Komponenten:
Entwicklungswerkzeuge:
Praxisübung 1: Architekturdesign einer Edge AI-Lösung
Architektur und Design von Edge AI-Lösungen
Architekturmodelle:
Designprinzipien:
Integration mit bestehenden Systemen:
Implementierung von KI-Modellen auf Edge Devices
Modelltraining und -optimierung:
Deployment von KI-Modellen:
Praxisübung 2: Deployment eines KI-Modells auf einem Edge Device
Datenmanagement und -verarbeitung am Netzwerkrand
Datenakquise und -vorverarbeitung:
Datenanalyse und -speicherung:
Datensicherheit und -schutz:
Praxisübung 3: Datenanalyse und Performance-Monitoring
Sicherheitsaspekte und Datenschutz bei Edge AI
Bedrohungsmodelle und Angriffsvektoren:
Sicherheitsstrategien:
Datenschutzrichtlinien:
Performance-Optimierung und Skalierung von Edge AI-Lösungen
Leistungskennzahlen (KPIs):
Optimierungstechniken:
Skalierung von Edge AI-Lösungen:
KI und maschinelles Lernen in Edge AI
Einsatz von maschinellem Lernen:
Prognosemodelle und Predictive Analytics:
Zukunftstrends und Innovationen:
Sicherheitsaspekte und Best Practices
Richtlinien für effektive Edge AI-Implementierungen:
Rechtliche und ethische Überlegungen:
Zukunft der Edge AI:
...

Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an Softwareentwickler, IT-Architekten, Sicherheitsexperten, Datenwissenschaftler, Ingenieure und alle Fachleute, die sich mit der Implementierung und Optimierung von Edge AI-Lösungen beschäftigen. Es ist ideal für Personen, die ihre Kenntnisse im Bereich Edge Computing und Künstliche Intelligenz vertiefen möchten.

Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Programmierung (idealerweise in Python, C/C++ oder Java), ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie Erfahrungen im Umgang mit IoT-Geräten sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich. Das Seminar ist so konzipiert, dass sowohl Einsteiger als auch erfahrene Fachleute profitieren können.

Seminarkennung:

S4658

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