このセッションについて
エッジでのAI/MLは、最終的にクラウドに到達するデータに関連付けられることがよくありますが、実際のアプリケーションの多くは、接続を必要とせずにデータを収集し、ローカルで意思決定を行うことができます。このセッションでは、開発者がスタンドアロンまたは有線デバイスにAI/ML推論機能を追加し、準備ができたらワイヤレス機能を柔軟に組み込む方法を説明します。このレベルの柔軟性は、TinyMLの成長を促進する鍵となります。
この柔軟性の恩恵を受けるアプリケーションに焦点を当てながら、接続された視点と接続されていない視点の両方からさまざまなユースケースを検討します。Silicon LabsのパートナーであるEta Computeも参加し、最新のSoCでビジョンなどの複雑なモデルを、いかに迅速に構築し展開できるかを実演します。
これらのユースケースを共に探り、Silicon Labs が接続デバイスと非接続デバイスにおけるAI/ML の移行パスをどのようにサポートしているかを知り、AI/ML開発者が利用できるツールについてご覧ください。
講演者
Sai Bharadwaj
製品マーケティング・マネージャー
Silicon Labs
Jon Gettinger
Go-to-Market責任者
ModelCat.AI
時間
45 分
