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: English
    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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