Juni 2022

Embedded Machine Learning – Online-Kurs von SSV

Praktisch jede IoT-Anwendung benötigt in Zukunft auch Datenanalysefunktionen. Einfache Anforderungsprofile mit wenigen Sensordaten lassen sich in der Regel als Embedded-Softwarelösung konventionell in C/C++ kodieren. Mit komplexen Sensordaten, wie z. B. mehrdimensionalen Beschleunigungs-, Audio- und Bilddaten funktioniert dieser Lösungsweg nicht mehr.

Hier bietet sich das maschinelle Lernen (ML) aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz als Alternative an. ML-Algorithmen und Modelle lassen sich sowohl als Service in der Cloud nutzen als auch auf Embedded Systemen implementieren.

Das Seminar liefert eine Einführung und zeigt auf, wie sich Sensordaten auf einem typischen Embedded System mittlerer Leistungsklasse mit ML-Algorithmen in Echtzeit analysieren lassen und richtet sich an Entwickler, Programmierer und Ingenieure.

In dem Seminar lernen Sie die Übersicht zu IoT-Strukturen und IoT-Datenanalysen kennen. Sie bekommen eine Einführung in Machine-Learning-Algorithmen, Datenstrukturen, Trainingsdaten, Testdaten, Modellbildung, Modellgenauigkeit und den Modelleinsatz in einer Inferenzmaschine für Embedded Systeme. Sie kennen anschließend CRISP-DM, Machine-Learning-Werkzeuge und den Weg zum Ziel in Projekten.

Agenda

• Motivationen/Zielsetzungen für maschinelles Lernen (ML) auf Embedded Systemen
• ML-Einführung (Datenstrukturen, Supervised/Unsupervised ML)
• Überblick zu geeigneten ML-Algorithmen (von KNN bis zum neuronalen Netzwerk)
• Werkzeuge und Vorgehensweisen in Embedded-ML-Projekten
• Hands-on-Beispiel: ML mit Sensordaten auf einem Embedded System selbst ausprobieren

Im Seminarpreis ist ein Embedded-Machine-Learning-Starterkit im Wert von EUR 99,- inkludiert. In diesem PDF finden Sie weitere Details zum Starterkit.

 

• Referent: SSV CEO Klaus-Dieter Walter
• Datum: Freitag, 29.07.2022
• Uhrzeit: 09:00 bis 17:00 Uhr
• Ort: Online

 

Anmeldung

Hier finden Sie alle Informationen zum Seminar und zur Anmeldung.

 

 

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