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エッジ AI の約束と効果的な導入のためのアプローチ – KDnuggets

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編集者による画像 現在の技術情勢は、生成 AI (GenAI) と...

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MQTT 5: 7 つの新機能と移行チェックリスト

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MobileNetV2とは何ですか?機能、アーキテクチャ、アプリケーションなど

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導入 画像分類に関しては、精度を損なうことなく画像を効率的に処理できる機敏なモデルが不可欠です。 MobileNetV2 は...

TinyML が日常のデバイスで AI パワーをどのように解き放つか

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AI | 11 年 2023 月 XNUMX 日 画像提供：DALL-E TinyML で日常デバイスの効率的な AI の未来を強化する TinyML とはTiny Machine Learning (TinyML) とは...

無料の MIT コース: TinyML と効率的なディープ ラーニング コンピューティング – KDnuggets

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著者による画像 今日のテクノロジーに精通した世界では、質問に答える音声アシスタント、顔を識別するスマート カメラ、自動運転など、AI を活用した驚くべき驚異に私たちは囲まれています。

CNN における点ごとの畳み込みの探求: 完全に接続された層の置き換え

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はじめに 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像とパターンを理解する上で重要な役割を果たし、深層学習の状況を変革してきました。 旅はヤンから始まりました...

Arm の Cortex-M ラインナップは、最小のエンドポイント デバイスに AI をもたらします。 IoT Now ニュースとレポート

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Arm は、Arm Helium テクノロジーと統合された高効率プロセッサである Cortex-M52 を発表し、低コストの IoT デバイス向けに強化された AI 機能を提供します。 コーテックス-M...

大規模導入のためのモデル量子化の詳細

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はじめに AI では、XNUMX つの異なる課題が表面化しています。それは、大規模なモデルをクラウド環境に展開すること、スケーラビリティと収益性を妨げる膨大なコンピューティング コストの発生、そして...

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IoT 通信における MQTT と AMQP: 直接対決

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モノのインターネット (IoT) の急激な成長に伴い、デバイスとシステム間の通信の管理の重要性が高まっています。 IoT通信とは…

AWS IoT Core について: 機能、使用例、クイックチュートリアル

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AWS IoT Core は、接続されたデバイスがクラウド アプリケーションや他のデバイスと対話できるようにするマネージド クラウド サービスです。 それはサポートすることができます...

MQTT Sparkplug: インダストリー 4.0 における IT と OT の橋渡し

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産業企業は、生産性、収益性、柔軟性、品質、俊敏性の観点から競争力の向上を常に目指しています。 彼らのほとんどは使用するでしょう...

LoRA および QLoRA を使用した大規模言語モデルのパラメータ効率の高い微調整

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概要 パラメーター効率の良い微調整 (PEFT) の世界を深く掘り下げると、この変革の背後にある原動力と方法論を理解することが不可欠になります。
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