Start mit ML AI: Imagimob AI und IAR Embedded Workbench

Inhaltsverzeichnis

🤖 Einführung in ImagineMob AI

• Was ist ImagineMob AI?
• Die Partnerschaft mit IR Systems
• Vorteile von ImagineMob AI
• Unterstützte TensorFlow-Schichten und Aktivierungsfunktionen

🏗️ Einrichtung des Projekts

• Erstellung eines neuen Projekts in ImagineMob Studio
• Auswahl eines Starterprojekts
• Datensammlung und -vorverarbeitung
• Anpassung des Modells

🔨 Generierung von C-Code für die Edge-Geräte

• Integration mit IR Embedded Workbench
• Anpassung der Netzwerkeigenschaften
• Generierung von C-Code für das Edge-Gerät

📦 Verwendung des SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskits

• Vorstellung des SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskits
• Funktionalitäten und Sensoren des Kits
• Einbindung des Kits in das Projekt

👨‍💻 Implementierung und Debugging

• Einbindung des Modells in das Projekt
• Implementierung der Hauptfunktionen
• Debugging und Optimierung des Codes

🎬 Demonstration des Projekts

• Verbindung mit dem Zielgerät
• Durchführung der Anwendung
• Live-Demonstration der Funktionalität

🚀 Abschluss und Ausblick

• Vorteile der Edge-Implementierung von ML-Modellen
• Weitere Möglichkeiten zur Anwendung
• Abschließende Worte und Dank

🤖 Einführung in ImagineMob AI

Was ist ImagineMob AI?

ImagineMob AI ist eine Entwicklungsplattform für maschinelles Lernen an der Edge. Es ermöglicht Benutzern, innerhalb von Minuten von der Datensammlung bis zur Bereitstellung auf einem Edge-Gerät zu gelangen.

Die Partnerschaft mit IR Systems

ImagineMob AI integriert nahtlos mit IR Embedded Workbench und ermöglicht es Benutzern, TensorFlow-Modelle in ihre Projekte zu integrieren und in C-Quellcode umzuwandeln.

Vorteile von ImagineMob AI

Durch die Nutzung von ImagineMob AI können Entwickler Monate an Entwicklungszeit einsparen, da es ihnen ermöglicht, maschinelle Lernmodelle mit nur einem Klick zu optimieren.

Unterstützte TensorFlow-Schichten und Aktivierungsfunktionen

ImagineMob AI unterstützt eine Vielzahl von TensorFlow-Schichten und Aktivierungsfunktionen, was es Benutzern ermöglicht, komplexe Modelle für ihre spezifischen Anwendungen zu erstellen.

🏗️ Einrichtung des Projekts

Erstellung eines neuen Projekts in ImagineMob Studio

Um ein neues Projekt zu erstellen, wählen Sie einfach die Option "Neues Projekt erstellen" und folgen Sie den Anweisungen zur Auswahl eines Starterprojekts.

Auswahl eines Starterprojekts

Je nach Anwendungsfall können Sie aus verschiedenen Starterprojekten wie der Erkennung menschlicher Aktivitäten oder der Gestenerkennung wählen.

Datensammlung und -vorverarbeitung

ImagineMob AI bietet Tools zur Datensammlung und -vorverarbeitung, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle auf qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden.

Anpassung des Modells

Benutzer können die Netzwerkeigenschaften anpassen und das Modell nach Bedarf optimieren, um die Leistung zu verbessern und die Anforderungen des Edge-Geräts zu erfüllen.

🔨 Generierung von C-Code für die Edge-Geräte

Integration mit IR Embedded Workbench

Die Integration mit IR Embedded Workbench erleichtert die Generierung von C-Code für Edge-Geräte und optimiert den Workflow für die Entwicklung eingebetteter Anwendungen.

Anpassung der Netzwerkeigenschaften

Benutzer können die Netzwerkeigenschaften anpassen, um sicherzustellen, dass das Modell auf dem Edge-Gerät effizient und reibungslos läuft.

Generierung von C-Code für das Edge-Gerät

Die Generierung von C-Code für das Edge-Gerät erfolgt nahtlos innerhalb von IR Embedded Workbench, wodurch die Implementierung und Bereitstellung erleichtert wird.

📦 Verwendung des SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskits

Vorstellung des SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskits

Das SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskit von ST ist eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung von IoT- und Wearable-Anwendungen.

Funktionalitäten und Sensoren des Kits

Das Kit bietet eine Vielzahl von hochpräzisen Sensoren, darunter Temperatursensor, Beschleunigungsmesser, Magnetometer und mehr, die für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind.

Einbindung des Kits in das Projekt

Das SensorTile-Multi-Sensor-Entwicklungskit kann nahtlos in ImagineMob AI-Projekte integriert werden, um die Echtzeitverarbeitung von Sensordaten zu ermöglichen.

👨‍💻 Implementierung und Debugging

Einbindung des Modells in das Projekt

Die Einbindung des erstellten Modells in das Projekt erfolgt einfach und effizient, wodurch die Entwicklungszeit verkürzt wird.

Implementierung der Hauptfunktionen

Die Hauptfunktionen des Projekts werden implementiert, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß auf dem Edge-Gerät ausgeführt wird.

Debugging und Optimierung des Codes

Durch Debugging und Optimierung des Codes wird sichergestellt, dass das Endprodukt reibungslos und effizient funktioniert.

🎬 Demonstration des Projekts

Verbindung mit dem Zielgerät

Die Verbindung mit dem Zielgerät erfolgt mithilfe des I-Jet von IR, wodurch die Bereitstellung und das Debugging vereinfacht werden.

Durchführung der Anwendung

Die Anwendung wird gestartet und die Funktionalität des Modells wird live demonstriert, um seine Leistungsfähigkeit zu zeigen.

Live-Demonstration der Funktionalität

Die Live-Demonstration zeigt, wie das Modell in der Praxis funktioniert und wie es Echtzeitdaten verarbeitet.

🚀 Abschluss und Ausblick

Vorteile der Edge-Implementierung von ML-Modellen

Die Edge-Implementierung von ML-Modellen bietet zahlreiche Vorteile, darunter niedrige Latenzzeiten, Datenschutz und Offline-Fähigkeiten.

**Weitere Möglichkeiten zur