Beschreibung
In diesem praxisorientierten Kurs "AI für Embedded Systeme" tauchst Du tief in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ein und lernst, wie Du Machine- und Deep-Learning-Modelle effektiv auf Embedded Systems implementieren kannst. Embedded Systeme sind spezielle Computer, die in andere Maschinen oder Geräte integriert sind und oft über begrenzte Ressourcen verfügen. Das stellt eine besondere Herausforderung dar, aber keine Sorge! Wir zeigen Dir, wie Du stabile und leistungsfähige Lösungen entwickeln kannst, die den Anforderungen dieser Systeme gerecht werden. Du wirst lernen, wie Du ein Embedded System bewerten und evaluieren kannst, um sicherzustellen, dass es für die Ausführung eines bestimmten Modells geeignet ist. Dabei gehen wir auf wichtige Kriterien ein, die Du beachten musst, wie Software-Kompatibilität, Entwicklungsaufwand, Performance, Wartbarkeit und Robustheit. Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses liegt auf den fortgeschrittenen Techniken zur Optimierung von Machine- und Deep-Learning-Modellen. Du wirst die neuesten Tools und Methoden kennenlernen, die Dir helfen, höchste Performance und Effizienz zu erreichen. Am Ende des Kurses führen wir Dich in den Aufbau eines durchgängigen und hochwertigen Entwicklungsworkflows (MLOps) ein. Dieser Workflow wird Dir helfen, Deine Projekte erfolgreich umzusetzen und die Integration von KI in Embedded Systems zu optimieren. Der Kurs umfasst verschiedene Module, darunter eine Einführung in Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz, einen Überblick über State-of-the-Art Modelle und Architekturen sowie Praxisbeispiele für unterschiedliche Anwendungsfelder. Außerdem wirst Du lernen, wie Du KI-Modelle auf Embedded Systems entwickelst und deployst, welche Frameworks und Tools dafür zur Verfügung stehen und welche Best Practices Du bei der Entwicklung und Wartung beachten solltest. Zum Abschluss des Kurses wirst Du in der Lage sein, einen minimalen und effizienten MLOps-Workflow für Embedded KI-Anwendungen zu gestalten. Dieser Kurs ist ideal für alle, die sich auf die Integration von KI in Embedded Systems spezialisieren möchten und nach praktischen Lösungen suchen, um die Herausforderungen in diesem Bereich zu meistern.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Embedded-Software-Entwickler, Softwarearchitekten, Entwicklungsleiter sowie CTOs und CIOs, die ihre Kenntnisse in der Integration von Künstlicher Intelligenz in Embedded Systeme erweitern möchten. Du solltest grundlegende Kenntnisse über den Aufbau und die Funktionsweise von Embedded Systems sowie im Bereich Machine Learning mitbringen. Auch ein grundlegendes Verständnis von Hard- und Software-Systemen ist von Vorteil.
Der Kurs thematisiert die Implementierung von Machine- und Deep-Learning-Modellen auf Embedded Systems, die in vielen modernen Technologien und Geräten zum Einsatz kommen. Embedded Systeme sind in der Regel ressourcenbeschränkt und erfordern spezielle Ansätze zur Integration von KI-Algorithmen. Der Kurs vermittelt Dir die nötigen Kenntnisse, um diese Herausforderungen zu meistern und leistungsfähige KI-Lösungen zu entwickeln, die auf Embedded Hardware laufen.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning?
- Nenne einige Kriterien zur Bewertung von Embedded Systems für KI-Anwendungen.
- Welche Tools und Frameworks kannst Du zur Integration von KI-Modellen auf Embedded Systems verwenden?
- Erkläre den Begriff MLOps und seine Bedeutung für Embedded AI.
- Welche Techniken zur Optimierung von KI-Modellen kennst Du?
- Was sind die wichtigsten Metriken zur Systembewertung von Embedded Systems?
- Wie kannst Du die Performance von Machine Learning Modellen auf Embedded Systems steigern?
- Welche Herausforderungen siehst Du bei der Integration von KI in Embedded Systems?
- Nenne einige Praxisbeispiele für die Anwendung von Embedded AI.
- Welche Rolle spielt Software-Kompatibilität bei der Entwicklung von Embedded KI-Anwendungen?
