AI für Embedded Systeme

In diesem praxisorientierten Kurs erfahren Sie, wie Sie Machine- und Deep-Learning-Modelle effizient auf Embedded Systems implementieren. Trotz der begrenzten Ressourcen solcher Systeme lernen Sie, wie Sie stabile und leistungsfähige Lösungen entwickeln können. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ein Embedded System bewerten und evaluieren, um seine Eignung für die Ausführung eines bestimmten Modells sicherzustellen. Darüber hinaus werden Ihnen die wichtigsten Tools und Methoden vorgestellt, die bei der Integration von Modellen auf Embedded Systems zum Einsatz kommen. Sie lernen, worauf Sie besonders achten müssen, insbesondere in Bezug auf Software-Kompatibilität, Entwicklungsaufwand, Performance, Wartbarkeit und Robustheit. Um höchste Performance und Effizienz zu erreichen, vermitteln wir Ihnen fortgeschrittene Techniken zur Optimierung von Machine- und Deep-Learning-Modellen. Abschließend führen wir Sie in den Aufbau eines durchgängigen und hochwertigen Entwicklungsworkflows (MLOps) ein, der Ihnen den Erfolg in Ihren Projekten garantiert.