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KI & Engineering Programme›🌲 AI Forest›Lektionen›Edge AI – Ausführen von Modellen auf Telefonen, Browsern und IoT-Geräten
📱
AI Forest • Experte⏱️ 17 Min. Lesezeit

Edge AI – Ausführen von Modellen auf Telefonen, Browsern und IoT-Geräten

Öffentliche Lektionsvorschau

Entdecken Sie Modellkomprimierung, geräteinterne Inferenz und die Hardwarebeschleuniger, die KI an der Edge antreiben – von Mobiltelefonen bis hin zu Webbrowsern.

Programm
AI Forest
Niveau
Experte
Lesezeit
17 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓Warum Edge Over Cloud?
  • ✓Modellkomprimierungstechniken
  • ✓ONNX: Das universelle Format
  • ✓Plattformspezifische Laufzeiten
  • ✓Große Sprachmodelle auf dem Gerät

Lektionsübersicht

  1. Warum Edge Over Cloud?
  2. Modellkomprimierungstechniken
  3. Quantisierung
  4. Beschneiden
  5. Wissensdestillation
  6. ONNX: Das universelle Format
  7. Plattformspezifische Laufzeiten
  8. TensorFlow Lite (Mobil / IoT)
  9. Core ML (Apple-Ökosystem)
  10. WebAssembly + ONNX Runtime Web
  11. Große Sprachmodelle auf dem Gerät
  12. Hardwarebeschleuniger am Edge
  13. Reale Edge-KI-Anwendungen
  14. 📚 Weiterführende Literatur

Einführende Vorschau

Nicht jede Vorhersage sollte in die Cloud und zurück wandern. Edge AI führt Modelle direkt auf dem Gerät aus – Ihrem Telefon, Ihrem Browser, einer Kamera, einem Auto. Die Vorteile sind überzeugend: keine Netzwerklatenz, vollständiger Datenschutz (Daten verlassen nie das Gerät), Offline-Fähigkeit und deutlich geringere Bereitstellungskosten. Die Herausforderung? Sie benötigen ein Modell, das in Megabyte passt, auf begrenzter Hardware läuft und dennoch eine brauchbare Genauigkeit liefert.

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