AIoT - Digitale Signalverarbeitung für KI-Algorithmen

Die Digitalisierung und das Internet der Dinge (Internet of Things – IoT) lässt dank digitaler Prozesse eine Riesenmenge an Daten entstehen, die ausgewertet werden wollen, um mit den Analyseergebnisse Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Wie jedoch lassen sich die Geheimnisse aus den Daten ziehen? Hier kommen die Künstliche Intelligenz (KI) und entsprechende Algorithmen zum Tragen. KI-Methoden werden eingesetzt, um verflochtene Zusammenhänge datengetrieben zu lernen und die Grenzen klassischer mathematischer Modelle zu überwinden.

Die Teilnehmer erhalten im Seminar eine Einführung in die wichtigsten Konzepte, Methoden und Algorithmen, um hochfrequente IoT-Datenquellen effizient verarbeiten und analysieren zu können. Sie lernen den Zugriff auf sensorbasierte Datenquellen, die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung, die Bedeutung von Smart Feature Engineering sowie die Anwendung von intelligenten Analysemethoden, um zugrundeliegende Muster in IoT-Datenströmen aufzudecken. Jedes theoretische Kapitel wird mit einer praktischen Übung auf Basis realer IoT-Datenquellen ergänzt.

Dieses Seminar ist auch Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“

Zielgruppe
(Künftige) Data Scientists, Nachrichtentechniker, Ingenieure, Statistiker, Mathematiker, Informatiker und Fachleute aus der Informationstechnologie, die einen Einstieg in die digitale Signalverarbeitung und Machine Learning benötigen, um die Analyse von hochfrequenten Daten besser und effizienter bewältigen zu können.

Inhalt

• AI-, IoT- und IIoT-Grundlagen
• Eigenschaften von IoT-Datenquellen
• Einführung in die Digitale Signalverarbeitung (DSP)
• Feature Engineering mit DSP-Methoden (u.a. FFT, PSD)
• Machine Learning-Grundlagen
• Training, Bewertung und Vergleich von Machine Learning-Modellen
• Deployment von Machine Learning-Modellen
• AIoT-Use Cases, Anwendungsgebiete und Best Practices

Abschluss
Teilnahmebescheinigung der TÜV Thüringen Akademie GmbH

Dauer
8 Seminarstunden
08:30 bis 16:00 Uhr

Zugangsvoraussetzung
Idealerweise wurden die folgenden Kurse bereits besucht: „Data Science mit Python“ sowie „Machine Learning und KI Methoden“

Bitte beachten: Dieses Seminar ist Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“. Wenn dieser Abschluss angestrebt wird, muss ein Studienabschluss im MINT-Bereich oder eine gleichwertige Qualifikation (insbesondere mathematische Vorkenntnisse) nachgewiesen werden.

Preisdetails

Im Preis enthalten sind bei Präsenzveranstaltungen Seminarverpflegung, Lern- und Arbeitsmittel sowie Lehrmaterial in digitaler oder gedruckter Form, bzw. digitales Lehrmaterial bei Live-Webinaren.

Hinweise
Die theoretischen Inhalte werden in Form von praxisnahen Übungen vertieft. Die dafür notwendige Schulungsumgebung wird gestellt. Der Zugriff auf die Schulungsumgebung erfolgt mit einem Browser (Chrome oder Firefox).