KI Steuergerät

Ein vielseitig einsetzbares Steuergerät für KI-Anwendungen, bestehend aus einem Ein-Platinen-Computer mit zahlreichen Schnittstellen zur Kommunikation und Einbindung in andere Systeme. Mit der dazugehörigen Kurssoftware werden KI-Modelle für unterschiedliche Aufgaben lokal im Gerät erstellt und trainiert. Mit dem Trainingssystem zur praktischen Einführung ins Machine Learning wird anhand von praxisnahen Beispielen der komplette Workflow zur Umsetzung einer KI-Applikation durchgeführt, von der Datenbeschaffung bis hin zur Anwendung des fertigen Algorithmus. Es werden die Vorteile und Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt und die Kompetenz, es zielführend einzusetzen.

• Auf Machine-Learning-Applikationen spezialisierte Hardware und Software
• Jetson Xavier NX als "Embedded Device"
• NVIDIA Volta™-Architektur mit 384 NVIDIA CUDA-Recheneinheiten und 48 Tensor-Recheneinheiten
• Schnittstellen: 3xUSB, HDMI, Ethernet, CSI, CAN
• Python: Beliebte Programmiersprache mit mächtiger Standardbibliothek
• TensorFlow: Populäres Open-Source-Framework für maschinelles Lernen
• OpenCV: Freie Programmbibliothek für die Bildverarbeitung und Computer Vision
• Abmessungen: 297 x 228 x 110 mm (BxHxT)
• Gewicht: 1 kg

Zubehörsatz KI Steuergerät

Zubehörsatz für das Trainingssystem "Praktische Einführung ins Machine Learning".

• HD-USB-Kamera mit Stativ
• 5 Verkehrszeichen mit Aufsteller
• 2 dreiteilige Werkstücke unterschiedlicher Farben
• Aufbewahrungskoffer mit einer flexiblen Kameramontagemöglichkeit
• Drehbare Unterlage für die komfortable Erstellung der Trainingsdaten

Interactive Lab Assistant: Praktische Einführung ins Machine Learning

Die Versuchsanleitung bildet ein Interactive Lab Assistant Kurs. Dieser Multimediakurs führt Schritt für Schritt in die Thematik des maschinellen Lernens. Theoretische Grundlagen werden durch leicht verständliche Animationen vermittelt. Der Interactive Lab Assistant bildet zusammen mit den virtuellen Instrumenten eine komfortable Experimentierumgebung.

Besonderheiten:

• Keine Programmierkenntnisse nötig
• Fragen mit Feedback und Auswertelogik zur Wissensstandskontrolle
• Druckdokument zum komfortablen Ausdruck der Versuchsanleitung mit Lösungen
• Labsoft-Browser und Kurssoftware
• Kursdauer: ca. 7 h

Lerninhalte:

• Anwendung und Optimierung von selbstlernenden Algorithmen (künstliche neuronale Netze) bis hin zur Erstellung eigener Algorithmen
• Komplette Umsetzung von Machine-Learning-Applikationen anhand von anschaulichen Projekten
• Spielerischer Einstieg mit "Schere-Stein-Papier gegen KI"
• Optische Qualitätsprüfung
• Erkennung von Verkehrsschildern
• Erzeugung/Beschaffung von Datensätzen
• Modellauswahl und Konfiguration
• Anlernen/Training
• Anwendung/Inferenz in Echtzeit