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Edge AI für IoT-Anwendungen: Intelligente Datenverarbeitung am Netzwerk

Seminar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erwerben praxisnahe Kenntnisse in der Implementierung und Optimierung von Edge AI-Lösungen, um IoT-Anwendungen effizienter, sicherer und skalierbarer zu gestalten.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in Edge AI
    • Definition und Abgrenzung zu Cloud-basierter KI
    • Vorteile für IoT-Anwendungen (Latenz, Datenschutz, Bandbreite)
    • Typische Anwendungsfälle (Predictive Maintenance, Smart Cities)

  • Hardware-Plattformen für Edge AI
    • Überblick Edge-Geräte (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Google Coral)
    • Beschleuniger-Chips (TPUs, VPUs, FPGAs)
    • Energieeffizienz und Performance-Tradeoffs

  • Edge AI Software-Stack
    • Frameworks (TensorFlow Lite, ONNX Runtime)
    • Optimierungstechniken (Quantisierung, Pruning)
    • Containerisierung mit Docker/Kubernetes

  • Datenpipeline am Edge
    • Sensordaten-Akquisition und Vorverarbeitung
    • Feature-Extraction auf ressourcenbeschränkten Geräten
    • Datenaggregation und -filterung

  • Modellentwicklung für Edge-Geräte
    • TinyML-Ansätze
    • Transfer Learning für kleine Datensätze
    • Modellkomprimierungstechniken

  • Edge-to-Cloud-Integration
    • Hybrid-Architekturen
    • Federated Learning Konzepte
    • MQTT/OPC UA für Device-Kommunikation

  • Laufzeitumgebungen und Management
    • OTA-Updates für KI-Modelle
    • Monitoring und Lifecycle-Management
    • Sicherheitsaspekte (Secure Boot, Model Encryption)

  • Praxisszenario: Predictive Maintenance
    • Vibration Analysis mit Edge ML
    • Echtzeit-Anomalieerkennung
    • Entscheidungsfindung am Edge




Zielgruppe:
  • IoT-Entwickler
  • Embedded Systems Engineers
  • Data Scientists
  • Industrielle Automatisierungsexperten



Seminarkennung:
S5311
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