Embedded Machine Learning Online-Seminar

BRANCHEN-NEWS ONLINE SEMINAR

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 innovative Produkteigenschaften, wie z. B. lernfähige Werkzeuge, intelligente Sensoren und Umgebungen. In einem einstündigen Online-Seminar erläutert SSV die wichtigsten Zusammenhänge und Anwendungsmöglichkeiten.



Das Online-Seminar 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 erste Online-Seminar dieser Serie findet am 26. April 2019 statt. Anmeldungen sind ab sofort über die SSV-Website möglich.

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