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AIoT - Digitale Signalverarbeitung für KI-Algorithmen

23.09.2026 - 23.09.2026
Live-Webinar
725,00 €
Nettopreis (zzgl. MwSt.)
862,75 €
Bruttopreis (inkl. MwSt.)
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Veranstaltungsnummer: DIDI020.09

Preisdetails:

Im Preis enthalten ist Lehrmaterial in digitaler Form.

Seminar:
725,00 €
Nettopreis:
725,00 €
zzgl. 19 % MwSt.:
137,75 €
Endpreis (Brutto)
inkl. 19 % MwSt.:
862,75 €
 
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

Ist kein passender Termin dabei oder Ihr Wunschtermin ist ausgebucht?

Teilnahmebescheinigung

8 Seminarstunden
1 Tag

08:30 - 16:00 Uhr

Idealerweise wurden die folgenden Kurse bereits besucht: 


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.

VDSI Punkte Arbeitsschutz : 0
VDSI Punkte Brandschutz : 0
VDSI Punkte Managementsysteme : 0
VDSI Punkte Gesundheitsschutz : 0
VDSI Punkte Security : 0
VDSI Punkte Umweltschutz : 0

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

Künstliche Intelligenz im Dreiklang von Herausforderungen, Vorteilen und Kompetenzen

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