Embedded Machine Learning

Embedded Machine Learning

Komplexe Aufgabenstellung datenbasiert lösen statt konventional zu codieren

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 aus Kamerasensoren 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.

Im Seminarpreis ist ein Embedded-Machine-Learning-Starterkit im Wert von 99,00€ inkludiert.
Weitere Details finden Sie im zugehörigen PDF-Dokument.

Bitte beachten Sie, dass ein Laptop für die Teilnahme am Seminar erforderlich ist. Ein Leihgerät ist auf Anfrage gebührenpflichtig buchbar.
Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Entwickler, Programmierer und Ingenieure.

Ziele

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.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Entwickler, Programmierer und Ingenieure.

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
Referenten
Klaus-Dieter
Walter

Klaus-Dieter Walter ist Gründer und CEO der SSV Software Systems GmbH. Walter ist durch zahlreiche Vorträge auf internationalen Veranstaltungen, Seminare, Workshops sowie Beiträge in Fachzeitschriften bekannt. Er hat bisher vier Fachbücher zu verschiedenen Embedded-Themenbereichen veröffentlicht und das Kapitel „AI-based Sensor Platforms for the IoT in Smart Cities” in “Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems“ verfasst. Klaus-Dieter Walter ist des Weiteren als Vorstandsmitglied des Industrieforums VHPready tätig, um einen Standard für die Kommunikation im Smart Grid zu schaffen und engagiert sich seit Jahren aktiv in der Expertengruppe Internet der Dinge innerhalb des Digital Gipfel der Bundesregierung. Walter verfügt über jahrzehntelange Praxiserfahrungen hinsichtlich des Embedded-Systems-Einsatzes für industrielle Kommunikationslösungen in unterschiedlichen Branchen.

Organisation
Seminarnummer
1112
Teilnahmegebühr
790 € zzgl. MwSt.

In der Teilnahmegebühr sind die Seminarunterlagen sowie ein Teilnahmezertifikat enthalten.
Rabattregelung: Wenn Sie gleichzeitig zwei oder mehr Anmeldungen vornehmen, erhalten Sie ab der zweiten Buchung 10 % Rabatt auf den Preis.

Optimale Gruppengröße

Um ein optimales Lernergebnis zu erzielen und den Austausch zwischen Referent und Teilnehmern sowie den Teilnehmern untereinander zu gewährleisten, beträgt die maximale Teilnehmerzahl für dieses Seminar 12 Personen.

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Würzburg
09:00:00
17:00:00

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Ina Meyer, Projektmanagerin Vogel Akademie
Ina Meyer, Projektmanagerin Vogel Akademie
Teilnahmegebühr
790 € zzg. MwSt.
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790 € zzgl. MwSt.