Elektor Lab Talk #19: Maschinelles Lernen
03. Juli 2024
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Haben Sie unseren neuesten Live-Lab-Talk gesehen, der am 27. Juni ausgestrahlt wurde? Hatten Sie keine Gelegenheit ihn live zu sehen, können Sie sich die Aufzeichnung jetzt anschauen! In dieser 19. Folge erkunden wir die spannende Welt der KI und des maschinellen Lernens. Nehmen Sie an unserer lockeren Diskussion teil, die voller praktischer Einblicke und Demonstrationen steckt.
In dem Video stelle ich außerdem einen Artikel über TensorFlow Lite für Mikrocontroller vor. Ich gehe auf die einzelnen Schritte ein, von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zum Modelltraining und der Bereitstellung mithilfe von Edge Impulse. Bleiben Sie dran, es gibt noch mehr! Wir besprechen ferner die Analyse von Sensordaten sowie verschiedene KI-Frameworks und -Bibliotheken.
Schauen Sie sich außerdem Brians Live-Demo zur Bilderkennung auf dem Raspberry Pi sowie zur Sprach-zu-Text-Konvertierung mit Whisper an. Er erzählt uns auch, was er vom neuen Raspberry Pi AI Kit hält. Wir hoffen, dass Sie anhand dieses Videos das Potenzial von KI in realen Anwendungen erkennen und sich inspirieren lassen, Ihre eigenen KI-gesteuerten Projekte zu entwickeln!
Ob Sie sich speziell für maschinelles Lernen interessieren oder einfach nur eine lockere Diskussion über Elektronik verfolgen möchten, schauen Sie sich unseren neuesten Lab Talk an.
Übersetzung: Juergen Donauer
Lab Talk #19
Werfen Sie einen Blick in die Juli-August-Ausgabe 2024 unseres Magazins, die Artikel über das Raspberry Pi AI Kit und viele andere innovative Themen sowie Projekte enthält. Saad, unser leitender Ingenieur, teilt seine praktischen Erfahrungen mit Versuchen zum maschinellen Lernen, darunter sein Capture-Count-Projekt, bei dem er einen Raspberry Pi und die YOLO-Bibliothek zur Erkennung von Objekten einsetzt. Er verrät auch Pläne für die Verwendung der neuesten YOLO-V10-Bibliothek für eine noch präzisere Erkennung. Zudem stellt er das von ihm entworfene vielseitige Elektor eXpansion Board vor, das mit der Xiao-Reihe von Mikrocontroller-Modulen von Seeed Studio kompatibel ist. Ob Sie nun mehr Funktionen hinzufügen oder mehrere E/A-Optionen benötigen, dieses Board ist die Lösung für Sie. Er gibt auch einen Vorgeschmack auf eines seiner kommenden Projekte, das mit fortschrittlichen Sensoren ausgestattet ist.In dem Video stelle ich außerdem einen Artikel über TensorFlow Lite für Mikrocontroller vor. Ich gehe auf die einzelnen Schritte ein, von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zum Modelltraining und der Bereitstellung mithilfe von Edge Impulse. Bleiben Sie dran, es gibt noch mehr! Wir besprechen ferner die Analyse von Sensordaten sowie verschiedene KI-Frameworks und -Bibliotheken.
Schauen Sie sich außerdem Brians Live-Demo zur Bilderkennung auf dem Raspberry Pi sowie zur Sprach-zu-Text-Konvertierung mit Whisper an. Er erzählt uns auch, was er vom neuen Raspberry Pi AI Kit hält. Wir hoffen, dass Sie anhand dieses Videos das Potenzial von KI in realen Anwendungen erkennen und sich inspirieren lassen, Ihre eigenen KI-gesteuerten Projekte zu entwickeln!
Ob Sie sich speziell für maschinelles Lernen interessieren oder einfach nur eine lockere Diskussion über Elektronik verfolgen möchten, schauen Sie sich unseren neuesten Lab Talk an.
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