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
Downloads
