AI/ML IoT 開発トレーニング：Works With 2022
機械学習（ML）技術は急速に進化し、絶えず進化しています。消費者向けデバイスで低消費電力に対する需要を満たし、サイズの制約に対処するには、豊富な機能は維持したまま、ML 機能をエッジに持ち込むための小型の統合型開発ソリューションが必要です。
エッジIoTアプリケーションにMLを導入することで、必要な帯域幅を減らし、電力を節約し、デバイスがよりスマートな意思決定を行う能力を高めることについて、下記のコースをご覧ください。
AI/ML IoTセッション：
1. AIML-101: Silicon Labs ワイヤレス SoC を使用した TinyML アプリケーション
2. AIML-102: ML ワークフローおよびソフトウェア開発ツール
3. AIML-2O1:
XG24 開発キットを使用した SILabs Gecko Family MCU 上の Sensory の VoiceHub による迅速な VUI プロトタイピング
4. AIML-301: エッジでの ML ベースの異常検知に関する継続学習を可能にする
5. SensiML で IoT エッジのためのマルチセンサー・アルゴリズムを構築する
注目の講演者たち：
Tamas Daranyi
製品マネージャー
Silicon Labs
Dan Kozin
シニア製品マネージャー
Silicon Labs
Jeff Rogers
営業担当
副社長
Sensory
Jenny Plunkett
シニア開発者関係エンジニア
Edge Impulse
Chris Rogers
CEO
SensiML
AI/ML IoT 開発トレーニング：Works With 2022
機械学習（ML）技術は急速に進化し、絶えず進化しています。消費者向けデバイスで低消費電力に対する需要を満たし、サイズの制約に対処するには、豊富な機能は維持したまま、ML 機能をエッジに持ち込むための小型の統合型開発ソリューションが必要です。
IoT アプリケーションに機械学習（ML）を導入することで、帯域幅の要件が軽減され、電力を節約し、デバイスのよりスマートな意思決定を行う能力が向上します。
注目の講演者たち：
Tamas Daranyi
製品マネージャー
Silicon Labs
Dan Kozin
シニア製品マネージャー
Silicon Labs
Jeff Rogers
営業担当
副社長
Sensory
Jenny Plunkett
シニア開発者関係エンジニア
Edge Impulse
Chris Rogers
CEO
SensiML
