KI am Rande

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Lösen realer Probleme mit eingebettetem maschinellem Lernen

Edge AI verändert die Art und Weise, wie Computer mit der realen Welt interagieren, und ermöglicht es IoT-Geräten, Entscheidungen anhand von 99 % der Sensordaten zu treffen, die zuvor aufgrund von Kosten-, Bandbreiten- oder Leistungsbeschränkungen verworfen wurden. Mit Techniken wie dem eingebetteten maschinellen Lernen können Entwickler die menschliche Intuition erfassen und auf jedem Ziel einsetzen – von Mikrocontrollern mit extrem geringem Stromverbrauch bis hin zu eingebetteten Linux-Geräten.

Dieser praktische Leitfaden bietet Ingenieuren, darunter Produktmanagern und Technologieführern, einen umfassenden Rahmen für die Lösung realer industrieller, kommerzieller und wissenschaftlicher Probleme mit Edge-KI. Sie erkunden jede Phase des Prozesses, von der Datenerfassung über die Modelloptimierung bis hin zu Optimierung und Tests, während Sie lernen, wie Sie Edge-KI- und eingebettete ML-Produkte entwerfen und unterstützen. Edge AI ist dazu bestimmt, ein Standardwerkzeug für Systemingenieure zu werden. Diese allgemeine Roadmap hilft Ihnen beim Einstieg.

  • Entwickeln Sie Ihr Fachwissen in KI und ML für Edge-Geräte
  • Verstehen Sie, welche Projekte sich am besten mit Edge-KI lösen lassen
  • Entdecken Sie wichtige Designmuster für Edge-KI-Apps
  • Lernen Sie einen iterativen Workflow für die Entwicklung von KI-Systemen
  • Bilden Sie ein Team mit den Fähigkeiten, reale Probleme zu lösen
  • Befolgen Sie einen verantwortungsvollen KI-Prozess, um effektive Produkte zu erstellen

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Lösen realer Probleme mit eingebettetem maschinellem Lernen Edge AI verändert die Art und Weise, wie Computer mit der realen Welt... Weiterlesen

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      Details

      SKU: 20465
      EAN: 9781098120207
      ISBN: 978-1-098120207
      Autor: Daniel Situnayake, Jenny Plunkett
      Sprache: Engels
      Seiten: 512

      Beschreibung

      Lösen realer Probleme mit eingebettetem maschinellem Lernen

      Edge AI verändert die Art und Weise, wie Computer mit der realen Welt interagieren, und ermöglicht es IoT-Geräten, Entscheidungen anhand von 99 % der Sensordaten zu treffen, die zuvor aufgrund von Kosten-, Bandbreiten- oder Leistungsbeschränkungen verworfen wurden. Mit Techniken wie dem eingebetteten maschinellen Lernen können Entwickler die menschliche Intuition erfassen und auf jedem Ziel einsetzen – von Mikrocontrollern mit extrem geringem Stromverbrauch bis hin zu eingebetteten Linux-Geräten.

      Dieser praktische Leitfaden bietet Ingenieuren, darunter Produktmanagern und Technologieführern, einen umfassenden Rahmen für die Lösung realer industrieller, kommerzieller und wissenschaftlicher Probleme mit Edge-KI. Sie erkunden jede Phase des Prozesses, von der Datenerfassung über die Modelloptimierung bis hin zu Optimierung und Tests, während Sie lernen, wie Sie Edge-KI- und eingebettete ML-Produkte entwerfen und unterstützen. Edge AI ist dazu bestimmt, ein Standardwerkzeug für Systemingenieure zu werden. Diese allgemeine Roadmap hilft Ihnen beim Einstieg.

      • Entwickeln Sie Ihr Fachwissen in KI und ML für Edge-Geräte
      • Verstehen Sie, welche Projekte sich am besten mit Edge-KI lösen lassen
      • Entdecken Sie wichtige Designmuster für Edge-KI-Apps
      • Lernen Sie einen iterativen Workflow für die Entwicklung von KI-Systemen
      • Bilden Sie ein Team mit den Fähigkeiten, reale Probleme zu lösen
      • Befolgen Sie einen verantwortungsvollen KI-Prozess, um effektive Produkte zu erstellen

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