Beschreibung
In diesem praxisorientierten Kurs "AI for Embedded Systems" wirst Du lernen, wie Du maschinelles Lernen und Deep Learning Modelle effizient auf eingebetteten Systemen implementierst und bereitstellst. Trotz der begrenzten Ressourcen solcher Systeme erhältst Du wertvolle Einblicke, wie Du stabile und leistungsstarke Lösungen entwickeln kannst. Wir zeigen Dir, wie Du ein eingebettetes System bewerten und einschätzen kannst, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, ein spezifisches Modell auszuführen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens, Deep Learning und der künstlichen Intelligenz. Du wirst die Unterschiede zwischen diesen Begriffen verstehen und die verschiedenen Anwendungsbereiche kennenlernen. Außerdem werden wir Dir einen Überblick über aktuelle Modelle und Architekturen geben, insbesondere für die Verarbeitung von Zeitreihendaten und Bilddaten. Praktische Beispiele aus verschiedenen Anwendungsfeldern werden Dir helfen, das Gelernte zu veranschaulichen. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Systembewertung und Architektur für Embedded AI. Hier lernst Du, welche Kriterien bei der Auswahl und Bewertung von eingebetteten Systemen für den Einsatz von KI entscheidend sind. Wir werden wichtige Metriken für die Systembewertung und Methoden zu deren Bestimmung behandeln. Zudem erhältst Du einen Überblick über die Leistungsstufen und Hardwarearchitekturen von eingebetteten Systemen sowie deren potenzielle Anwendungen für KI. Im nächsten Abschnitt des Kurses konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen auf eingebetteten Systemen. Du wirst die verfügbaren Frameworks und Tools für die Modellintegration kennenlernen und Best Practices für die Entwicklung, Wartung, Leistungsoptimierung und Softwarekompatibilität erlernen. Um die Leistung und Effizienz von maschinellen Lern- und Deep Learning-Modellen auf eingebetteten Systemen zu steigern, werden wir verschiedene Optimierungsmethoden vorstellen. Diese Techniken sind entscheidend, um das Beste aus den begrenzten Ressourcen herauszuholen. Schließlich führen wir Dich in die Welt des MLOps für Embedded AI ein. Hierbei handelt es sich um die Integration des KI-Entwicklungsprozesses mit dem Workflow eingebetteter Systeme. Du wirst lernen, wie Du einen minimalen und effizienten MLOps-Workflow für Embedded AI-Anwendungen gestalten kannst, der den Erfolg Deiner Projekte garantiert. Der Kurs erstreckt sich über zwei Tage und bietet eine intensive Lernerfahrung, die Dich auf die Herausforderungen und Möglichkeiten der Implementierung von KI in eingebetteten Systemen vorbereitet.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Embedded Software Engineers, Software Architects, Leiter der Embedded Engineering-Abteilungen sowie CTOs und CIOs, die ihre Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz für eingebettete Systeme vertiefen möchten. Grundkenntnisse in der Architektur und Funktionalität von eingebetteten Systemen sowie im maschinellen Lernen sind erforderlich, um optimal von diesem Kurs zu profitieren.
Das Thema dieses Kurses befasst sich mit der Implementierung von künstlicher Intelligenz, insbesondere maschinellem Lernen und Deep Learning, auf eingebetteten Systemen. Eingebettete Systeme sind spezialisierte Computer, die in verschiedene Geräte integriert sind und oft über begrenzte Ressourcen verfügen. Der Kurs behandelt, wie man diese Systeme für KI-Anwendungen bewertet, geeignete Modelle auswählt und diese effizient implementiert. Zudem wird auf die Optimierung der Modelle und die Integration in einen durchgängigen Entwicklungsworkflow (MLOps) eingegangen, um die Leistung und Effizienz der Lösungen zu maximieren.
- Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und künstlicher Intelligenz?
- Welche Kriterien sind entscheidend bei der Auswahl eines eingebetteten Systems für KI?
- Nenne einige gängige Frameworks für die Integration von KI-Modellen in eingebettete Systeme.
- Was sind die Herausforderungen bei der Optimierung von KI-Modellen auf eingebetteten Systemen?
- Erkläre die Bedeutung von MLOps im Kontext von Embedded AI.
