Januar 2020

Seminar zu 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 unter der Leitung von SSV CEO Klaus-Dieter Walter richtet sich an Entwickler, Programmierer und Ingenieure. Es 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 EUR 99,- inkludiert.

Weitere Details finden Sie im PDF-Dokument zum Starterkit.

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.

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

Wann und wo?

Das Seminar wird von der Vogel Communications Group veranstaltet und findet an zwei Terminen statt:

• Donnerstag, 19.03.2020, 10 bis 18 Uhr in Frankfurt am Main
• Dienstag, 14.07.2020, 10 bis 18 Uhr in Stuttgart
• Mittwoch, 09.12.2020, 10 bis 18 Uhr in München

 

Die Teilnahmegebühr beträgt EUR 790,- zzgl. MwSt.

Hier finden Sie alle Informationen zum embedded-Machine-Learning-Seminar und zur Anmeldung.

 

 

Übersicht News