Kursübersicht
Dieser erweiterte DASA DevAIOps-Kurs bietet den vollständigen Standard-DASA-Lehrplan und fügt einen ganzen Tag mit Embedded-AI-Inhalten hinzu, die in herkömmlichen Kursen nicht zu finden sind. Sie erhalten eine umfassende Vorbereitung auf die offizielle DASA DevAIOps-Zertifizierungsprüfung plus spezialisiertes Wissen für die Implementierung von AI in ressourcenbeschränkten Embedded Systems.
Über die Standard-DASA-Module zu AI-Adoptionsstrategien, Governance-Frameworks und operativer Effizienz hinaus behandelt dieser Kurs Embedded-spezifische AI-Herausforderungen: Wie stellen Sie neuronale Netze auf Mikrocontrollern mit 256KB RAM bereit? Wie implementieren Sie Predictive Maintenance, wenn Geräte nur zeitweise verbunden sind? Wie gewährleisten Sie AI-Modell-Sicherheit in Automobil- oder Medizingeräten? Sie meistern praktische Lösungen einschließlich TinyML-Implementierung, föderiertes Lernen für verteilte IoT-Flotten, Edge-Cloud-AI-Architekturen und sicherheitskritische AI-Validierungstechniken für Embedded Systems.
Lernziele
- DevAIOps-Prinzipien für moderne und embedded Umgebungen meistern
- AI-Adoptionsstrategien und Governance-Frameworks für IoT-Kontexte entwickeln
- Datengesteuerte Entscheidungen mit AI-Einblicken für Edge-Geräte treffen
- Sicherheits- und ethische AI-Praktiken in ressourcenbeschränkten Systemen implementieren
- AI-gestützte Automatisierung und operative Effizienz verbessern
- Edge-Cloud-Hybrid-Architekturen und Modelle auf Mikrocontrollern deployen
- AI für sicherheitskritische Anwendungen (ISO 26262, IEC 61508) entwickeln
- Predictive Maintenance mit Zeitreihen-Sensordaten aufbauen
Behandelte Themen
Vollständiger DASA DevAIOps-Lehrplan:
- Einführung in DevAIOps - Die Rolle von AI in modernem DevOps verstehen
- AI-Adoptionsstrategien - AI in DevOps-Workflows planen und implementieren
- Governance-Framework - Kontrollen und Aufsicht für AI-Systeme etablieren
- Datengesteuerte Entscheidungsfindung - AI für intelligente operative Entscheidungen nutzen
- Sicherheits- und ethische Praktiken - Verantwortungsvolle AI in DevOps implementieren
- Verbesserung der operativen Effizienz - AI-gestützte Automatisierung und Optimierung
- Kontinuierliche Verbesserung und Innovation - AI für iterative Verbesserung nutzen
- DevAIOps für effiziente Produktbereitstellung anwenden - AI-fähige Bereitstellungs-Pipelines
Embedded AI-Erweiterungen:
- TinyML und Edge AI - Neuronale Netze auf Mikrocontrollern, Modell-Quantisierung
- Embedded AI-Architektur - Edge-Cloud-Partitionierung, Inferenz-Optimierung
- Predictive Maintenance für IoT - Sensordaten-Pipelines, Anomalieerkennung
- Sicherheitskritische AI - Validierung, Verifizierung und Zertifizierung für eingebettete AI
- Föderiertes Lernen - Verteiltes Training über IoT-Flotten
Was Sie erhalten
- Offizielle DASA DevAIOps-Zertifizierungsprüfung (Voucher inklusive)
- Umfangreiche Kursunterlagen und praktische Übungen
- Zusätzlicher Tag mit Embedded-AI-Spezialisierung
- Praktische Übungen zu TinyML und Edge-AI-Konzepten
- Beispiele aus Automotive, IoT und Industrieanwendungen
- Netzwerkmöglichkeiten mit anderen DevOps- und Embedded-Experten
- Teilnahmezertifikat