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AI Accelerators und Specialized Hardware Seminar


AI Accelerators und Specialized Hardware Seminar

Dieser Kurs richtet sich an alle, die sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und deren Anwendung auf spezialisierte Hardware interessieren. In diesem Seminar werden wir uns mit den verschiedenen Arten von AI Accelerators und deren Einsatzmöglichkeiten auseinandersetzen.

Über diesen Kurs

In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz einen enormen Aufschwung erlebt und ist mittlerweile in vielen Bereichen unseres Lebens präsent. Um jedoch komplexe Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung effizient zu bewältigen, bedarf es spezieller Hardware, die sich auf die Verarbeitung von AI-Anwendungen spezialisiert hat. In diesem Kurs werden wir uns intensiv mit der Funktionsweise und den Einsatzmöglichkeiten von AI Accelerators wie GPUs, TPUs und FPGAs auseinandersetzen. Wir werden auch diskutieren, welche Rolle diese spezialisierte Hardware in der Zukunft spielen wird und welche Auswirkungen sie auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz haben wird.

Warum sollten Sie diesen Kurs buchen?

Dieser Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen über künstliche Intelligenz und spezialisierte Hardware zu vertiefen und sich mit anderen Interessierten auszutauschen. Sie werden lernen, wie man AI Accelerators effektiv einsetzt und welche Vorteile und Herausforderungen damit verbunden sind. Dieses Wissen ist für alle relevant, die in Bereichen wie maschinelles Lernen, Big Data oder Robotik arbeiten oder sich für die Zukunft von AI interessieren. Durch die Teilnahme an diesem Seminar werden Sie zu einem Experten auf dem Gebiet der AI Accelerators und können Ihr Wissen in der Praxis anwenden.

Course outline
  • Einführung in AI-Beschleuniger und spezialisierte Hardware
  • Grundlagen der künstlichen Intelligenz
  • Arten von AI-Beschleunigern
  • GPU-Architekturen für AI-Anwendungen
  • FPGA-Implementierungen in der AI-Beschleunigung
  • Anwendung von ASICs in der künstlichen Intelligenz
  • AI-Beschleunigung in der Cloud und Edge Computing
  • Vergleich von CPU, GPU, FPGA und ASIC für AI-Aufgaben
  • Optimierung von AI-Workloads für spezialisierte Hardware
  • Herausforderungen bei der Implementierung von AI-Beschleunigern
  • Zukunftstrends in der AI-Beschleunigungstechnologie
  • Fallstudien erfolgreicher AI-Beschleunigungsprojekte
  • Ethik und Datenschutz im Zusammenhang mit AI-Beschleunigern
  • Entwicklung und Implementierung von AI-Modellen auf spezialisierter Hardware
  • Praktische Übungen und Projekte zur Vertiefung des Gelernten
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