service

coaching

Wir bieten Trainingseinheiten für Ihr Personal, das Ihre Mitarbeiter schnell an technische Neuerungen heranführt. Hierbei beziehen wir Ihre speziellen Bedürfnisse, bereits vorhandene Kenntnisse und Produktanforderungen in die Lehrinhalte mit ein.



Weitere Info

consulting

Gerne können Sie unsere Expertise auch für Ihr eigenes Projekt im Rahmen einer Consulting-Leistung miteinbeziehen. Vom Design über DNN-Training und automatiesiertem ML bis hin zu Einsatz und Bereitstellung auf embedded Systemen können wir Sie bei der Entwicklung Ihrer KI-Applikationen unterstützen.


Weitere Info

coaching


Wir bieten on-site Trainingseinheiten, die es Ihren Mitarbeitern ermöglicht, schnell im Bereich des maschinellen Lernens Fuß zu fassen. Die Lerninhalte passen wir Ihren Anforderungen und vorhandener Erfahrung an. Wir führen Sie in die Gebiete der künstlichen Intelligenz und im besonderen des „deep learnings“ und neuronaler Netze ein. Dies adressiert neben dem Grundwissen bezüglich der Anwendung neuronaler Netze und dem Training des DNN auch folgende Aspekte: Back-Propagation Algorithmen, Vor- und Nachteile verschiedener Netzwerktypen, Kennenlernen unterschiedlicher Deep-Learning-Frameworks anhand von Hands-On-Sessions, Datenaquisition und- erweiterung, Einführung in unsere byET- (inference) engine und schließlich die Implementierung von der Idee bis zum lauffähigen System.

consulting – maschinelles lernen – neurale netzwerk synthese

Wir helfen Ihnen beim dem Design, dem Training, der Optimierung und Implementierung Ihres „deep learning system“ Sie können hierbei auf unsere  gesamte Expertise und Erfahrung zurückgreifen.

design

Am Anfang jedes „deep learning systems“ steht immer zunächst das Design des neuronalen Netzwerkes. Wir evaluiren, welches DNN für die Aufgabenstellung am geeignetsten ist. Anschließend adaptieren wir die Netzwerkparameter gemäß Ihrem Projekt. Zusätzlich implementieren wir die notwendigen Algorithmen für die Auswertung der Input- und Outputdaten des DNN.

training

Während der Trainingsphase nutzen wir unsere Erfahrungswerte um die optimalen Daten in Bezug auf Training, Test und Verifikation heranzuziehen. Es werden unterschiedlichste Techniken zur Datenerweiterung angewendet, um die Rohdaten zu verbessern und genauere Ergebnisse zu erzielen. Um die Zeit für das Training des DNN zu reduzieren, findet es auf einem oder mehreren Servern unter Nutzung von Hardwarebeschleuinigung statt.

automatisiertes ML

Wir nutzen maschinelles Lernen, um bestmöglichen DNNs zu erlangen. Hierfür gehen wir algorithmisch an die Problemstellung heran. So finden wir optimale Lösungen, die von Menschenhand nicht erreicht werden können.

einsatz/bereitsstellung

Wir wissen wie DNNs effizient auf embedded Systemen funktionieren können. Wir haben es geschafft die Codegröße des DNN, der abhängigen Software und Ausführungsumgebung auf ein Minimum zu reduzieren.

Wir  können die Performanz von embedded MCUs optimalst nutzen, indem wir die verfügbare Hardware zur Steigerung der Berechnungsgeschwindigkeit heranziehen.

we can help. get in touch with us