Künstliche Intelligenz in Embedded Systems: Chancen und Herausforderungen

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In dieser Präsentation wird die Integration von künstlicher Intelligenz in eingebettete Systeme erforscht, mit einem Fokus auf TinyML und dessen Anwendung in Bereichen wie Automobil und Medizin. Theoretische Grundlagen, Architekturen sowie spezifische KI-Methoden wie TensorFlow Lite werden behandelt. Herausforderungen wie begrenzte Rechenleistung, Energieverbrauch und Echtzeitfähigkeit sind zentrale Themen, ebenso wie Datenschutz und Sicherheitsaspekte lokaler Datenverarbeitung. Abschließend...