Искусственный интеллект

для интеллектуальных встраиваемых систем

Искусственному интеллекту не нужны суперкомпьютеры, и компании уже собирают данные, из которых можно получить ценную информацию с помощью модели искусственного интеллекта. Наш центр компетенции AI предлагает вам множество преимуществ для внедрения AI в вашу встраиваемую систему:
 

  • Внутренний специалист по данным в качестве прямого контакта
  • Наборы ИИ для интеллектуального анализа данных
  • Обучение искусственному интеллекту + онлайн-семинары
  • Agile-команда по разработке программного и аппаратного обеспечения
  • Анализ + совет по решению

 

 

Центр компетенций AI _ Наше специализированное ноу-хау для вашего развития

Из модели
к встроенному
Приложение AI

Чтобы приблизить возможности решений ИИ к нашим клиентам и предложить максимально возможную поддержку из одних рук, мы основали центр компетенции по ИИ. Команда, состоящая из нашего штатного специалиста по данным д-р. Ян Верт с многолетним опытом использования искусственного интеллекта показывает вам возможности машинного обучения и находит правильное решение для вашего проекта. В соответствии с вашими собственными пожеланиями и компетенциями мы оперативно дополняем команду экспертами по облачным технологиям и безопасности, а также разработчиками программного обеспечения и оборудования.

Специалист по данным PHYTEC _ Доктор Ян Верт объясняет возможности

Облачные вычисления

Облачные вычисления относятся к перемещению вычислительных мощностей в облако. Результаты можно распространять прямо в Интернете.

EDGE вычисления

При граничных вычислениях данные обрабатываются в точке происхождения. Модели для обработки можно создавать с помощью облачных вычислений, но запускать локально. Подключение к облаку возможно, но не обязательно. Таким образом, пограничные вычисления также подходят для приложений, критичных к безопасности.

У вас есть вопросы об использовании ИИ
или вам нужна поддержка вашего проекта? 

 

Центр компетенции PHYTEC AI будет рад вам помочь.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение _ Существует уже давно. Почему сейчас? Что изменилось?

Основные идеи и алгоритмы машинного обучения известны давно. Однако за последние 50 лет решающие рамочные условия изменились, что теперь приводит к быстрому успеху ИИ:

  1. Повышенная вычислительная мощность
  2. Либерализация вычислительных мощностей за счет облачных вычислений
  3. Адаптация вычислительной мощности
  4. Экспоненциальный рост данных
  5. Недорогое место для хранения вещей
  6. Удобные инструменты анализа с открытым исходным кодом

Увеличенная вычислительная мощность позволяет справляться с требовательными к ресурсам вычислительными процессами в разумные сроки. Не менее важна либерализация вычислительных мощностей, которая позволяет каждому пользователю работать со сложными моделями без необходимости заранее настраивать и поддерживать мощную инфраструктуру. Сегодня мы занимаем вычислительные мощности - ровно столько, сколько нам нужно, и только на необходимый период времени. В то же время объем данных, доступных для обучения современных алгоритмов, растет в геометрической прогрессии. По оценкам, 90% всех данных были получены за последние два года. По состоянию на 2018 год была превышена отметка в два зеттабайта данных. Это означает, что после 2018 года ежегодно будет генерироваться более двух зеттабайт данных. Этот взрыв данных способствует успеху алгоритмов, требующих обработки данных, таких как глубокое обучение. Также важно, чтобы платформы с открытым исходным кодом, такие как Phyton, были оптимизированы для использования машинного обучения. С 2015 года, с появлением Keras и TensorFlow, глубокое обучение также было интегрировано в Phython удобным для пользователя и безлицензионным способом.

Эти три термина обозначают подкатегории искусственного интеллекта.

Машинное обучение

относится к обучению на примерах. Алгоритм не заучивает все примеры наизусть, но изучает основные характеристики примеров и затем может применять их к невидимым данным.

Глубокое обучение

является подкатегорией машинного обучения и работает по аналогичным принципам. Решающим отличием является независимая адаптация параметров для получения оптимальных результатов. С помощью глубокого обучения можно решать сложные вопросы с множественными нелинейными зависимостями.

Big Data

относится к использованию больших объемов данных, которые из-за их размера не могут быть обработаны обычными средствами. Большие данные можно анализировать с помощью машинного обучения или глубокого обучения.

Без железа ничего не работает _ Умные Встроенные системы со встроенным машинным обучением 

Сбор, хранение, структурирование и анализ данных - это вызовы для использования искусственного интеллекта. Вычислительно-интенсивная часть ИИ - это создание модели. В то же время требуется оборудование, которое записывает эти данные, обрабатывает их, отправляет на компьютер / сервер или обрабатывает их самостоятельно.

Чтобы обеспечить оптимальную функциональность в качестве пограничного устройства, аппаратное обеспечение должно быть мощным и энергоэффективным. PHYTEC сочетает в себе строительные блоки из многолетнего опыта в области разработки аппаратного обеспечения и разработки ядра/программного обеспечения с опытом в области анализа данных. Приступайте к разработке искусственного интеллекта с помощью наших наборов для искусственного интеллекта.

Эксперт по искусственному интеллекту д-р. Ян Верт _ на выставке Embedded World 2020

Онлайн-семинары _ Вкратце объяснение полезных встроенных знаний в коротких видео сессиях

На информативных онлайн-семинарах с нашими экспертами и партнерами мы расскажем вам о захватывающих темах из индустрии встраиваемых систем.

Вы получите бесплатное представление о новых аппаратных и программных решениях и узнаете больше о специальных предложениях.

Наши специалисты по внедрению всегда готовы помочь вам!

 

Запишитесь на личную консультацию быстро, легко и бесплатно.
30 минут исключительно для вас и вашего проекта!