Intel und Udacity bieten zertifizierten Abschluss in Edge-KI-Entwicklung

Heute ist es entscheidend, die Basis an Entwicklern zu erweitern, die Anwendungen mit KI-Modellen erstellen und bereitstellen können.

Intel und Udacity, Anbieter von Online-Bildungsdiensten für IT-Profis, haben heute ein Programm gestartet, das Entwicklern einen Abschluss verleiht, die lernen, Deep-Learning-Algorithmen und Computer Vision einzusetzen, um KI-Anwendungen (KI) für Edge-Computing-Plattformen zu erstellen.

Das Intel Edge AI for IoT Developers Nanodegree-Programm zur Förderung beispielsweise der Entwicklung von IoT-Anwendungen der nächsten Generation basiert auf einer Distribution des Open-Source-OpenVINO-Toolkits, das zum Erstellen von Anwendungen verwendet wird, die menschliches Sehen emulieren können.

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Entwickler, die den Kurs bestehen, müssen drei reale Projekte abschließen, die vom Udacity-Reviewer-Netzwerk bewertet werden, woraufhin sie einen Abschluss von Udacity erhalten. Für Entwickler, die sich nicht auf ein komplettes Programm festlegen können, bieten Intel und Udacity weiterhin Intel Edge AI Fundamentals with OpenVINO an – einen kostenlosen Teilinhalt des Nanodegree-Programms ohne echte Projekte oder technischen Mentor-Support.

Da KI voraussichtlich auf einer Vielzahl von Edge-Computing-Plattformen allgegenwärtig eingesetzt wird, suchen Entwickler zunehmend nach praxisnahen Trainingsmöglichkeiten, sagt Matthew Formica, Director of Product Marketing für die Edge AI Developer Platform innerhalb der IoT Group bei Intel.

Die beiden Unternehmen erwarten, dass Entwickler etwa drei Monate für den Abschluss benötigen – ein Programm, das Formica zufolge die Anzahl zertifizierter KI-Entwickler erhöhen sollte, die Organisationen potenziell einstellen können.

Intel erwartet, dass Edge-Computing-Plattformen mit KI zusätzliche 30 Milliarden Dollar an Prozessor-Umsatz generieren – daher sei es kritisch, die Entwicklerbasis zu erweitern, die KI-infundierte Anwendungen erstellen und bereitstellen kann.

In manchen Fällen werden Edge-Computing-Plattformen um ein neues System herum gebaut, aber es ist ebenso wahrscheinlich, dass KI-Fähigkeiten zu bereits am Edge eingesetzten Systemen hinzugefügt werden – wie Point-of-Sale (PoS)-Plattformen. Zudem wird es Edge-Systeme geben, die andere Prozessor-Klassen von Intel nutzen – wie Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), die eine Kern-x86-Plattform ergänzen oder erweitern, so Formica.

Systeme basierend auf Intel-Prozessoren sind heute am weitesten verbreitet, um Inferenz-Engines auszuführen, auf denen KI-Modelle in Produktionsumgebungen basieren. Die dominierende Plattform zum Trainieren der KI-Modelle selbst basiert auf Systemen mit NVIDIA-Prozessoren. Offensichtlich streben sowohl Intel als auch NVIDIA an, sich gegenseitig in den KI-Plattformkategorien abzulösen, die jeweils dominieren.

Unabhängig von der zugrunde liegenden Plattform ist klar: Mehr Organisationen werden im Zuge der COVID-19-Pandemie eine breite Palette von Prozessen automatisieren. Diese KI-Anwendungen werden in manchen Fällen Vollzeitkräfte ersetzen, in anderen bestehende Mitarbeiter ergänzen, um Personal durch Effizienzsteigerung zu begrenzen. Was auch immer die Motivation: Eines ist klar – die meisten Organisationen müssen jetzt erhebliche Investitionen in KI tätigen, wenn sie in diesen zunehmend turbulenten wirtschaftlichen Zeiten überleben und schließlich gedeihen wollen.