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Compact ML / AI


Machine Learning entstand aus der Mustererkennung und der Theorie, dass Computer lernen können, ohne für bestimmte Aufgaben programmiert zu sein. Es ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz. Machine Learning bietet Systemen die Möglichkeit, mit minimalem menschlichem Eingriff und ohne explizite Programmierung automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Darüber hinaus konzentriert sich maschinelles Lernen auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese zum Lernen für sich selbst verwenden können. Ausgehend von den Grundsätzen und Methoden des Supervised Learning und Deep Leaning, wird in diesem Kurs weiterhin gezeigt, wie neuronale Netze zum Lösen von Regression und Klassifizierung verwendet werden. Außerdem werden die wichtigsten Aspekte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz vorgestellt. Es ist wichtig Datensätze für das maschinelle Lernen vorzubereiten. In diesem Kurs werden auch Cloud- und Edgebasierte Anwendungen und Anwendungsfälle erläutert.
Nach einer Einführung in Machine Learning für Cloud und Edge-Anwendungen wird in diesem Kurs gezeigt, wie Sie mithilfe der XILINX-Technologie Ihre eigenen Cloudoder Edge-basierten Anwendungen entwickeln können. Es wird beschrieben, wie XILINX-Lösungen für maschinelles Lernen für Rechenzentren und Cloud-basierte Anwendungen verwendet werden und wie DNN-Algorithmen, Modelle, Inferenzen und Training sowie Frameworks auf einer Edge-Computing-Plattform zur Anwendung kommen.
Der XILINX Versal, die branchenweit erste ACAP-Plattform (Adaptive Compute Acceleration Platform), bietet eine bahnbrechende adaptive Inferenzbeschleunigung, fortschrittliche Signalverarbeitung und eine sehr hohe Speicherbandbreite.
Darüber hinaus bietet das ACAP eine neu strukturierte Hardwarestruktur für eine hohe Rechendichte pro Logikkern, die eingebettete Echtzeitverarbeitung und sicherheitskritische Verarbeitung ermöglicht. Im Vergleich zu CPUs und GPUs ist die XILINX-Technologie flexibler wenn es um Algorithmen für Machine Learning geht.


Anwendbare Technologien

VERSAL ACAP


Voraussetzungen

Grundlagenkenntnisse von Prozessor Architekturen

Grundkenntnisse einer FPGA Architektur

Termine


auf Anfrage

Dauer und Kosten


Dauer in Tagen: 3Kosten: € 2.100,00 (netto pro Teilnehmer inkl. ausführlichen Schulungsunterlagen sowie Pausengetränken und Mittagessen)

Ansprechpartner


Michael Schwarz

Michael Schwarz

+49 (0) 7664 91313-15
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