AI für Embedded Systeme

In unserem praxisorientierten Kurs "AI für Embedded Systeme" tauchst Du tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung auf Embedded Systems ein. Embedded Systeme sind spezialisierte Computer, die in eine Vielzahl von Geräten integriert sind – von Smartphones über Haushaltsgeräte bis hin zu industriellen Maschinen. Diese Systeme haben oft begrenzte Ressourcen, was die Implementierung von komplexen Machine- und Deep-Learning-Modellen herausfordernd macht. Doch keine Sorge, wir zeigen Dir, wie Du trotz dieser Einschränkungen stabile und leistungsfähige Lösungen entwickeln kannst.

Der Kurs beginnt mit einer fundierten Einführung in die grundlegenden Konzepte von Machine Learning, Deep Learning und Künstlicher Intelligenz. Du erhältst einen Überblick über die Unterschiede dieser Begriffe und deren spezifische Einsatzgebiete. Anhand von State-of-the-Art Modellen und Architekturen lernst Du, wie aktuelle Technologien für die Verarbeitung von Zeitreihen und Bilddaten eingesetzt werden können. Praxisbeispiele aus verschiedenen Anwendungsfeldern veranschaulichen, wie KI in der realen Welt funktioniert und welche Möglichkeiten Dir offenstehen.

Ein zentraler Bestandteil des Kurses ist die Systembewertung und die Architektur für Embedded AI. Hier erfährst Du, welche Kriterien wichtig sind, um Embedded Systems für den Einsatz von KI zu bewerten und auszuwählen. Du lernst wichtige Metriken zur Systembewertung sowie Methoden zu deren Ermittlung kennen. Zudem erhältst Du einen Überblick über verschiedene Leistungsklassen und Hardware-Architekturen von Embedded Systems und deren spezifische Einsatzmöglichkeiten für KI-Anwendungen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und dem Deployment von KI-Modellen auf Embedded Systems. Wir stellen Dir die verfügbaren Frameworks und Tools zur Modellintegration vor und geben Dir Best Practices an die Hand, die Du bei der Entwicklung, Wartung, Performance-Optimierung und der Sicherstellung der Software-Kompatibilität beachten solltest. Du wirst Techniken zur Steigerung der Performance und Effizienz von Machine- und Deep-Learning-Modellen erlernen, um das Beste aus Deinen Embedded Systems herauszuholen.

Zu guter Letzt führen wir Dich in den Aufbau eines durchgängigen und hochwertigen Entwicklungsworkflows, auch bekannt als MLOps, ein. Du erfährst, wie Du den KI-Entwicklungsprozess nahtlos mit dem Workflow von Embedded Systems integrieren kannst. Wir zeigen Dir, wie Du einen minimalen und effizienten MLOps-Workflow für Embedded KI-Anwendungen gestalten kannst, der Dir den Erfolg in Deinen Projekten garantiert.

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Ingenieure und Techniker, die sich mit der Implementierung von KI in Embedded Systems beschäftigen möchten. Egal, ob Du bereits Erfahrung in der Softwareentwicklung hast oder neu in diesem Bereich bist, dieser Kurs bietet Dir wertvolle Einblicke und praktische Fähigkeiten, die Du sofort anwenden kannst.

Lass Dich von den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz inspirieren und lerne, wie Du innovative Lösungen für die Herausforderungen der Embedded-System-Welt entwickeln kannst. Der Kurs ist ideal für alle, die an der Schnittstelle von KI und Embedded Systems arbeiten oder arbeiten möchten.

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