Kostenlose No-Code KI-Entwicklungstools für eingebettete Geräte

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Der Einfluss von KI auf eingebettete Geräte
3. Die Herausforderungen bei der Umstellung auf Edge-KI
4. Einführung in Edge AI Studio
5. Vorstellung des Referenten
6. Der Prozess der Modellentwicklung
7. Vorteile des Übertragungslernens
8. Die Funktionen von Edge AI Studio
9. Anwendungsbeispiel: Automatisierung des Kassiervorgangs
10. Live-Demo der Model-Entwicklungstools
11. Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von Edge AI Studio
12. Empfehlungen für die Anwendungsentwicklung
13. Zusammenfassung und Schlussfolgerung

🤖 Der Einfluss von KI auf eingebettete Geräte

In der heutigen Welt werden künstliche Intelligenz (KI) und eingebettete Geräte immer häufiger eingesetzt. Von der Defekterkennung in Montagelinien bis zur Überwachung von Sicherheitskameras in der Landwirtschaft bieten sich zahlreiche Möglichkeiten für den Einsatz von KI in eingebetteten Systemen. Diese Entwicklung bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, insbesondere für Entwickler, die bisher mit klassischer Computer Vision vertraut waren.

Die Umstellung auf Edge-KI erfordert spezifisches Fachwissen und das richtige Werkzeug, um eine nahtlose und effiziente Entwicklung zu gewährleisten. Kunden stellen häufig Fragen zur Umsetzung, Kosten, den erforderlichen Ressourcen und den Teams, die über ausreichendes Fachwissen verfügen müssen. Texas Instruments hat eine Lösung entwickelt, um Kunden bei diesen Fragen zu unterstützen: Edge AI Studio.

🚀 Einführung in Edge AI Studio

Edge AI Studio ist eine Cloud-basierte Plattform, die speziell für die Entwicklung und Beschleunigung von Edge-KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es ist ein benutzerfreundliches Tool, das die Entwicklung von KI-Modellen ohne umfangreiches Coding oder eine komplexe Entwicklungsumgebung ermöglicht. Mit Edge AI Studio können Entwickler auf einfache Weise Modelle trainieren, kompilieren und auf der Zielhardware ausführen.

Edge AI Studio besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Model Composer und dem Model Analyzer. Der Model Composer ermöglicht es Entwicklern, Modelle auf Basis von übertragendem Lernen zu erstellen, das es ermöglicht, große und komplexe Modelle mit relativ kleinen Datensätzen zu trainieren. Der Model Analyzer bietet eine umfassende Visualisierung und Analyse der Leistung des Modells.

👨‍🏫 Der Prozess der Modellentwicklung

Die Entwicklung eines KI-Modells mit Edge AI Studio ist ein einfacher und intuitiver Prozess. Zunächst müssen Entwickler Datensätze sammeln und annotieren, um das Modell zu trainieren. Anschließend erfolgt das Training des Modells mit Hilfe des Model Composers. Dabei können verschiedene Optionen hinsichtlich der Modellauswahl und der Trainingsparameter angepasst werden.

Nach dem Training kann das Modell mit dem Model Analyzer analysiert werden, um seine Leistung zu bewerten. Entwickler können die Genauigkeit und Leistung des Modells über verschiedene Metriken und Statistiken überprüfen. Schließlich kann das Modell mit dem Model Composer auf die Zielhardware kompiliert und auf dieser ausgeführt werden.

✅ Vorteile des Übertragungslernens

Ein wichtiger Aspekt beim Training von KI-Modellen ist das Übertragungslernen. Dabei wird ein bereits trainiertes Modell verwendet und nur die spezifischen Teile für eine neue Aufgabe angepasst. Dies ermöglicht es Entwicklern, mit relativ kleinen Datensätzen zu arbeiten und trotzdem gute Ergebnisse zu erzielen.

Mit Edge AI Studio können Entwickler das Übertragungslernen nutzen, um komplexe Modelle zu trainieren, ohne von Grund auf neu beginnen zu müssen. Dies spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht eine schnellere Entwicklung von KI-Anwendungen.

🎛️ Die Funktionen von Edge AI Studio

Edge AI Studio bietet eine Vielzahl von Funktionen und Tools, die Entwicklern helfen, effizientere und genauere KI-Modelle zu erstellen. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen:

1. Cloud-basierte Plattform: Edge AI Studio ist eine Cloud-basierte Plattform, die eine nahtlose Zusammenarbeit und den Zugriff auf Projektdateien von überall aus ermöglicht.

2. no-code-Entwicklungsumgebung: Der Model Composer von Edge AI Studio bietet eine benutzerfreundliche, no-code Entwicklungsumgebung, die Entwicklern ohne umfangreiche Coding-Kenntnisse die Erstellung von KI-Modellen ermöglicht.

3. Model Analyzer: Der Model Analyzer bietet Visualisierungstools und Metriken, um die Leistung des trainierten Modells zu bewerten und zu überwachen.

4. Unterstützung für Übertragungslernen: Edge AI Studio unterstützt das Übertragungslernen, was es Entwicklern ermöglicht, mit kleinen Datensätzen zu arbeiten und dennoch hochwertige Modelle zu erstellen.

5. Kompatibilität mit verschiedenen KI-Frameworks: Edge AI Studio ist kompatibel mit verschiedenen gängigen KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

📱 Anwendungsbeispiel: Automatisierung des Kassiervorgangs

Ein praktisches Anwendungsbeispiel für Edge AI Studio ist die Automatisierung des Kassiervorgangs. Mit einer Kamera und dem richtigen Modell können Supermarkt-Kunden ihre Einkäufe einfach auf ein Förderband legen und das Modell erkennt automatisch die Waren und erstellt eine Rechnung. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Abwicklung des Kassiervorgangs und reduziert die Wartezeiten für die Kunden.

🎥 Live-Demo der Model-Entwicklungstools

Im Rahmen des Webinars wird eine Live-Demonstration der Model-Entwicklungstools von Edge AI Studio durchgeführt. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, den Prozess der Modellentwicklung Schritt für Schritt zu verfolgen und die Leistung des Modells zu bewerten.

📝 Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von Edge AI Studio

Nach dem Webinar haben die Teilnehmer die Möglichkeit, Edge AI Studio selbst auszuprobieren und eigene KI-Modelle zu entwickeln. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung wird bereitgestellt, um Entwicklern den Einstieg zu erleichtern und sie dabei zu unterstützen, ihre eigenen Anwendungen zu entwickeln.

🔍 Empfehlungen für die Anwendungsentwicklung

Abschließend werden Empfehlungen für die Anwendungsentwicklung gegeben. Entwickler werden ermutigt, mit einfachen Aufgaben zu beginnen und schrittweise fortschrittlichere Anwendungen zu entwickeln. Texas Instruments bietet eine breite Palette von Entwicklungsplattformen an, die den Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht werden. Es wird empfohlen, eine der Plattformen auszuwählen, die am besten zu den Anforderungen und Zielen des Entwicklers passt.

📚 Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Edge AI Studio ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Entwicklern dabei hilft, KI-Modelle für eingebettete Systeme effizient zu entwickeln. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, dem Support für Übertragungslernen und der Cloud-basierten Plattform bietet es eine umfassende Lösung für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Texas Instruments ist bestrebt, Entwicklern die Tools und Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die sie für erfolgreiche KI-Projekte benötigen.

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