Hội thảo trực tuyến này trình bày quy trình làm việc cung cấp các giải pháp đầu cuối để thiết kế, huấn luyện, xác nhận và kiểm chứng, nén, cũng như triển khai các mô hình cảm biến ảo dựa trên AI cho các bộ xử lý nhúng trong một môi trường duy nhất.
Điểm nổi bật:
Tích hợp các mô hình AI vào Simulink để mô phỏng cấp hệ thống, kiểm chứng và thử nghiệm dựa trên mô phỏng.
Áp dụng các kỹ thuật kiểm chứng hình thức để khẳng định hành vi của mạng nơ-ron.
Nén mô hình AI để giảm dung lượng bộ nhớ và tăng tốc độ thực thi.
Tạo mã C không cần thư viện từ các mô hình AI và thực hiện các thử nghiệm PIL (Processor-in-the-Loop).
Đánh giá hiệu suất mã và thiết kế.
Hội thảo trực tuyến này giới thiệu quy trình làm việc cung cấp các giải pháp đầu cuối để thiết kế, huấn luyện, xác nhận và kiểm tra, nén và triển khai các mô hình cảm biến ảo dựa trên AI cho các bộ xử lý nhúng trong một môi trường duy nhất.
Điểm nổi bật
Tích hợp các mô hình AI vào Simulink để mô phỏng cấp hệ thống, kiểm tra và thử nghiệm dựa trên mô phỏng.
Áp dụng các kỹ thuật kiểm tra hình thức để khẳng định hành vi mạng nơ-ron.
Nén mô hình AI để giảm dung lượng bộ nhớ và tăng tốc độ thực thi.
Tạo mã C không cần thư viện từ các mô hình AI và thực hiện các thử nghiệm PIL (Processor-in-the-Loop).
Đánh giá hiệu suất mã và đánh giá các đánh đổi trong thiết kế và lựa chọn mô hình.
Thiết kế và huấn luyện các cảm biến ảo dựa trên AI bằng MATLAB.
Đăng ký ngay để tham gia hội thảo trực tuyến miễn phí này!
Nguồn tin: IEEE Spectrum AI — Tác giả: MathWorks. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
