L’Embedded AI è presente ovunque nei sistemi consumer e industriali. Quanto ne sai delle tecniche e degli strumenti dell'Embedded AI? Fai questo breve quiz di 7 domande per scoprirlo.
Domanda 1/7
Qual è una delle principali sfide nel distribuire applicazioni di IA su dispositivi embedded?
Domanda 4/7
Stai lavorando con un microcontrollore con risorse limitate e devi distribuire un modello di intelligenza artificiale addestrato in modo efficiente e in tempi brevi. Qual è un approccio consigliato?
Domanda 5/7
Vuoi accelerare un modello di Deep Learning per la distribuzione su una GPU NVIDIA®. Qual è una strategia pratica?
Domanda 6/7
Come si può importare un modello addestrato con PyTorch® o TensorFlow™ in MATLAB® per il deployment su sistemi embedded?
Domanda 7/7
Quale tecnica può essere utilizzata per ridurre la dimensione dei modelli di IA in preparazione alla distribuzione su sistemi embedded?
Punteggio ottenuto:
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Ottimo lavoro!
Scopri di più sulla modellazione, simulazione e implementazione dell’IA nei sistemi embedded.
- MATLAB e Simulink per l’Embedded AI - Panoramica
Giusto!
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Ben fatto!
Esplora modelli di IA preaddestrati, una verification library e le opzioni di distribuzione con risorse limitate.
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Risposte
- Qual è una delle principali sfide nel distribuire applicazioni di IA su dispositivi embedded? Risorse di memoria e calcolo limitate
- Qual è la principale differenza tra Embedded AI e Edge AI? L’Embedded AI è progettata per girare su hardware con risorse ridotte, mentre l’Edge AI sfrutta dispositivi locali più performanti
- Qual è l’obiettivo principale di tinyML? Abilitare il Machine Learning su dispositivi con risorse limitate
- Stai lavorando con un microcontrollore con risorse limitate e devi distribuire un modello di intelligenza artificiale addestrato in modo efficiente e in tempi brevi. Qual è un approccio consigliato? Utilizzare uno strumento di generazione di codice (ad esempio, MATLAB Coder) per generare automaticamente codice C o C++ ottimizzato per il microcontrollore
- Vuoi accelerare un modello di Deep Learning per la distribuzione su una GPU NVIDIA. Qual è una strategia pratica? Utilizzare uno strumento che genera codice CUDA o distribuisce modelli ottimizzati direttamente sulla GPU (ad esempio, GPU Coder, TensorRT)
- Come è possibile importare un modello PyTorch o TensorFlow addestrato in MATLAB per la distribuzione embedded? Utilizzare gli strumenti di importazione forniti da MATLAB per convertire i modelli
- Quale tecnica può essere utilizzata per ridurre la dimensione dei modelli di IA in preparazione alla distribuzione su sistemi embedded? Quantizzazione
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