Die Konvergenz von Künstlicher Intelligenz am Edge und dem Internet der Dinge revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Daten interagieren. Dieses intensive Seminar richtet sich an Entwickler, Ingenieure und Tech-Profis, die die Kraft verteilter Intelligenz nutzen möchten.

Wir werden uns mit den Kernkonzepten der Edge AI befassen und ihre Vorteile gegenüber Cloud-zentrierter KI verstehen, insbesondere in Bezug auf Latenz, Bandbreite und Datenschutz. Der Kurs behandelt auch ausführlich die grundlegenden Prinzipien des IoT, von der Sensordatenerfassung über das Gerätemanagement bis hin zu Kommunikationsprotokollen.

Die Teilnehmer lernen, wie man geeignete Hardware für Edge AI-Implementierungen auswählt, einschließlich Mikrocontrollern und spezialisierten KI-Beschleunigern. Ein erheblicher Teil des Seminars ist praktischen Implementierungsstrategien gewidmet. Wir werden verschiedene Frameworks und Tools für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten erkunden. Dazu gehören Themen wie Modellquantisierung und Optimierungstechniken für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

Es werden reale Anwendungsfälle untersucht, die veranschaulichen, wie Edge AI und IoT in verschiedenen Sektoren eingesetzt werden. Dazu gehören:
* Smart Cities
* Industrielle Automatisierung
* Gesundheitswesen
* Umweltüberwachung

Am Ende dieses Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, intelligente, vernetzte Systeme zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen, die Daten lokal verarbeiten, schnelle Entscheidungen treffen und effizient ohne ständige Abhängigkeit von Cloud-Konnektivität arbeiten.

Zu den wichtigsten Lernergebnissen gehören:
* Verständnis der Architektur von Edge AI-IoT-Systemen
* Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen auf eingeschränkten Geräten
* Sicherung von IoT-Endpunkten
* Leistungsoptimierung für Echtzeitanwendungen

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