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Ein hilfreiches Tool

Wie Laien KI-Modelle für die Bildverarbeitung entwickeln können

Mit der schnellen Entwicklung der KI-Bildverarbeitung wagen immer mehr Kunden, eigene KI-Modelle zu entwickeln. Viele sind jedoch noch am Anfang, insbesondere im Bereich Embedded KI, und verfügen über unterschiedliche Erfahrungsniveaus.

Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

ABB: KI und Robotik in der Industrie kombinieren

Roboter übernehmen in der Industrie viele Aufgaben und steigern die Produktivität. Der…

PCB-Erstellung auch ohne Experten

KI-gesteuertes Leiterplatten-Designtool von InstaDeep

InstaDeep hat in Zusammenarbeit mit Google Cloud die erweiterte Version seines…

Artificial Intelligence at the Edge

Edge AI - ein Gamechanger für das IIoT?

Kleiner, schneller, kostengünstiger, energieeffizienter: Edge AI wird derzeit vor allem…

Was ist TinyML, und was kann es?

MathWorks: »TinyML bringt KI an die Edge«

TinyML ermöglicht es, Machine-Learning-Modelle in stromsparenden ICs wie etwa MCUs oder…

KI erfolgreich implementieren

Synostik: Strategien für den Einsatz von KI in der Industrie

Künstliche Intelligenz (KI) wird die industrielle Produktion und Logistik stark verändern.…

Serviceroboter für Lieferdienste

Aetina integriert Embedded-Edge-KI in Serviceroboter von Daxbot

Das US-amerikanische Robotik-Unternehmen Daxbot stattet städtische Lieferdienste mit…

KI für den Maschinenservice

FINDIQ: »Das Expertenwissen muss aus den Köpfen in die KI«

Das KI-Startup FINDIQ ist vor zwei Jahren angetreten mit dem Ziel, mit leicht anwendbarer…

Cloud-Native-IT-Beratung Zoi

KI in der Produktion: Zwischen Hype und Handlungsdruck

KI ist nicht länger nur ein Hype, sondern eine Notwendigkeit. Unternehmen, die sich dem…

KI in ressourcenbeschränkten Produkten

TinyML forciert die Datenanalyse in IoT-Geräten

TinyML versetzt Mikrocontroller und stromsparende Edge-Geräte in die Lage, Machine…