Visuelle KI und Computer Vision eröffnen vielen Arten von Systemen neue Möglichkeiten - sie werden sicherer, benutzerfreundlicher, effizienter und leistungsfähiger. Doch visuelle KI und Computer Vision unterscheiden sich deutlich von herkömmlichen eingebetteten Technologien, und für viele Produktentwicklungsgruppen bringen diese neuen Technologien ungewohnte Herausforderungen und unerwartete Risiken mit sich.

Wie können Sie sicher sein, dass Ihre Anforderungen mit der heutigen Technologie erfüllt werden können? Welche Maßstäbe sollten Sie zur Beurteilung der Genauigkeit verwenden? Müssen Sie Ihre eigenen Trainingsdaten sammeln und beschriften? Werden Sie einen viel leistungsfähigeren (und teuren und stromhungrigen) Prozessor benötigen? Wie werden Sie Ihre Algorithmen auf dem neuesten Stand halten, wenn sich ihre Umgebung ändert?

Jeff Bier und Phil Lapsley von der Edge AI and Vision Alliance geben Ihnen einen Schnellkurs in der Verwaltung visueller KI-Projekte für eingebettete Systeme. Wir werden uns damit befassen, warum Daten heute Ihr bester Freund und vielleicht auch Ihr schlimmster Albtraum sind (und was Sie tun können, um auf ihrer guten Seite zu bleiben); wir werden uns mit der iterativen Natur von KI/CV-Projekten befassen und damit, wie sie sich von der traditionellen Entwicklung unterscheidet; wir werden über die Bedeutung von Anforderungen und realen gegenüber Laborbedingungen sprechen; wir werden wichtige Fragen der Voreingenommenheit ansprechen; wir werden einen Überblick darüber geben, wie man über die Genauigkeit nachdenkt; und wir werden Tipps geben, wie man mit seinem Management über einen Entwicklungsprozess spricht, der wahrscheinlich etwas anders ist als das, was sie gewohnt sind.