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Webinar "Embedded Machine Learning"

Bildunterschrift: Das maschinelle Lernen mit Embedded Systemen ermöglicht Innovationen in vielen Anwendungsbereichen. Es existieren bereits viele Beispiele wie die automatische Objekterkennung, autonome Flurförderzeuge in der Logistik oder Sprachsteuerungen. SSV bietet eine Webinar-Serie mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie eine Übersicht der unterschiedlichen Algorithmen an. Ein Beispiel eines intelligenten IoT-Sensors zeigt den Einsatz auf Ressourcen-beschränkten Embedded Systemen.

Februar 2019

Embedded Machine Learning Webinar

Das maschinelle Lernen mit Embedded Systemen ermöglicht Innovationen und intelligentere Produkte in vielen Anwendungsbereichen. SSV bietet eine Webinar-Serie zur Einarbeitung in das Thema an.

Hannover, Februar 2019. Machine Learning, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, gilt als Schlüsseltechnologie für viele Embedded-System-Anwendungen. Beispiele sind autonomes Fahren,Gesichts- und Gestenerkennung, Spracherkennung, Vorhersage von Wartungsterminen sowie autonome Flurförderzeuge in der Logistik. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning innovativ Produkteigenschaften, wie z. B. lernfähige Werkzeuge, intelligente Sensoren und Umgebungen. In einem einstündigen Webinar erläutert SSV die wichtigsten Zusammenhänge und Anwendungsmöglichkeiten.

Das Webinar liefert anhand von Klassifizierung und Regression eine kurze Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie eine Übersicht der unterschiedlichen Algorithmen (von k- Nächste-Nachbarn über die logistische Regression bis zum künstlichen neuronalen Netz). Am Beispiel eines intelligenten IoT-Sensors wird der Workflow aus Aufgabenstellung, Datenaufbereitung, Modellbildung, Modellevaluation und -einsatz aufgezeigt.

Eine Besonderheit des maschinellen Lernens im Zusammenhang mit Embedded Systemen ist die Trennung zwischen der Lern- bzw. Modellbildungs- und Modellnutzungsphase. Zu diesem Thema erhält der Teilnehmer einen kurzen Überblick zum Stand der Technik.

Das Webinar findet am 26. April 2019 statt.

 

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