STM32 Yapay Zeka Çözümleri -Webinar
Uç yapay zeka modelinize bir ile performans artışı
NVIDIA TAO Araç Seti ve STM32 yapay zeka çözümleri
Edge AI, yeni uygulama olasılıklarını artırarak pazarlarda önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, uç yapay zeka çözümlerinin gerçek potansiyeline ulaşabilmesi için geliştiricilerin, makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışmanın karmaşıklığına uygun kullanıcı dostu çözümlere ihtiyacı vardır.
Günümüzde, MCU'larda çalışan birçok uç yapay zeka uygulaması, esneklik ve güvenilirlik eksikliği nedeniyle üretim aşamasına ve ticari dağıtıma ulaşamamaktadır. Gömülü geliştiriciler, MCU'larda makine öğrenimi algoritmalarını kolay ve hızlı bir şekilde oluşturamaz, test edemez ve dağıtamazlar.
ST ve NVIDIA uzmanlarının sunacağı bir saatlik web semineri, AI'nın MCU'lara entegre edilmesiyle ilgili önemli bilgiler sunacak ve canlı soru-cevap bölümüne yer verecektir.
Web semineri, karmaşık ve bellek yoğun bir sinir ağından başlayarak başarılı bir şekilde STM32 MCU'da çalışabilecek uç yapay zeka algoritmalarının nasıl dağıtılacağını gösterecektir. NVIDIA TAO Araç Seti kullanılarak, bellek ayak izi 32 kat azaltılacak ve uygulama daha verimli hale getirilecektir.
Katılımcılar, uç AI uygulamalarını sıfırdan oluşturmanın ve bir saat içinde STM32'de çalıştırmanın yöntemlerini öğrenecekler. Aynı zamanda, kendi sinir ağı modellerini, veri kümelerini ve gömülü yazılım uygulama kodlarını kullanarak uç AI uygulamaları oluşturmayı öğrenecekler.
Bu web semineri oturumu ile katılımcılar aşağıdaki konularda bilgi sahibi olacaklar:
ST'nin MCU'larda uç yapay zekayı dağıtmaya yönelik ekosistemi hakkında
NVIDIA TAO aracı sayesinde sinir ağı modellerini eğitme, uyarlama ve optimize etme yöntemleri
ST ve NVIDIA araçlarının STM32 MCU'larda uç yapay zeka performansını nasıl artırdığı ve diğer çözümlerden daha üstün olduğu
Bu araçların mevcut uygulamaları nasıl geliştirdiği ve uç yapay zekayı herkes için erişilebilir kıldığı
ST ve NVIDIA AI ekosistemine kolayca nasıl başlanacağı
Bu oturum, AI ve sinir ağları hakkında temel bilgiye sahip, veri bilimi çerçeveleri ve dosya biçimleriyle çalışmış mühendisler için uygundur. Ayrıca, MCU'larda ML/AI dağıtmanın zorlukları ve sınırlamalarıyla ilgilenen ve bu konuda çözümler arayan katılımcılar da faydalı olacaktır.
Web seminerinde, endüstri durumu, ST edge AI çözümleri ve NVIDIA TAO Araç Seti gibi konular ele alınacak ve STM100 MCU üzerinde gerçekleştirilecek bir kişi algılama kullanım örneği ile ilgili pratiğe dönük bir demo sunulacaktır.
29 Ağustos 2023 Salı
► 15:00 CEST | EMEA oturumu
► 02:00 EDT | Amerika oturumu
