KI am Rande

Vorwort

Im Jahr 2022 sagte der CEO von GitHub, Thomas Dohmke: "Ich glaube, die Verlagerung in die Cloud wird sich so schnell vollziehen, dass es in ein paar Jahren keinen Code mehr auf deinem lokalen Computer geben wird."¹ Dieses Buch erklärt sehr gut, warum ich und viele andere Menschen im aufstrebenden Bereich des Edge ML glauben, dass er völlig falsch liegt.

Wir erleben gerade die Entstehung vieler praktischer Anwendungen wie hochwertige Spracherkennung, Waldbrandprävention und intelligente Haussteuerungen, die nur möglich sind, weil lokale Geräte jetzt in der Lage sind, fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen auszuführen. Jenny und Dan haben ein wunderbares Buch zusammengestellt, in dem sie nicht nur erklären, warum der Einsatz von Intelligenz in Kantenanwendungen so wichtig ist, um wichtige Probleme zu lösen, sondern den Leser auch durch die Schritte führen, die erforderlich sind, um diese Art von Anwendungen zu entwickeln, zu implementieren und zu testen.

Es kann sich ziemlich einschüchternd anfühlen, wenn du dich zum ersten Mal mit einem Projekt zum maschinellen Lernen am Rande befasst. Das Feld beinhaltet eine Menge Jargon, verändert sich schnell und erfordert Wissen aus Bereichen wie eingebetteten Systemen und künstlicher Intelligenz, die traditionell nicht gut integriert waren. Den Autoren ist es gelungen, eine sanfte, aber gründliche Einführung in alles zu geben, was du wissen musst, um effektiv an einer Anwendung zu arbeiten. Sie haben es außerdem geschafft, das ...