Buchhandlung BOOKandPAPER.store

Suche

Eingebettete Systeme

Eingebettete Systeme

Entwurf, Synthese und Edge AI | Oliver Bringmann; Walter Lange; Martin Bogdan

Taschenbuch
2022 De Gruyter Oldenbourg
Auflage: 4. Auflage
534 Seiten; 291 b/w ill., 16 b/w tbl.; 24 cm x 17 cm
Sprache: Deutsch
ISBN: 978-3-11-070205-7

Rezension verfassen

€ 51,95

in den Warenkorb
Hauptbeschreibung



Dieses Buch bietet eine Einführung in die wichtigsten Themen rund um Eingebettete Systeme wie zum Beispiel Technologien, Entwicklungsmethodik, Modelle, Eingebettete KI-Systeme, Systembeschreibungssprachen, Hardware-Synthese, Kommunikation und Netzwerke. Künstliche Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen breiten sich in beispiellosem Tempo aus und erfassen viele Bereiche unseres Lebens. Diesem Trend haben wir Rechnung getragen und Eingebetteten KI-Systemen ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem wir nach einer kurzen Einführung in maschinelles Lernen und Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) auf den Energiebedarf sowie auf die Optimierung und Implementierung von KI-Systemen eingehen. Als eines der wenigen deutschsprachigen Lehrbücher schafft es dieses Buch, grundlegendes praktisches Wissen über Eingebettete Systeme zu vermitteln. Der Stoff wird anschaulich mit vielen Bildern und Beispielen dargestellt und auf mathematische Beweise bewusst verzichtet. Das Werk ist didaktisch entsprechend den Vorlesungen an Universitäten und Hochschulen aufgebaut. Einzelne Kapitel können als getrennte Vorlesungseinheiten verwendet werden.




Langtext



Dieses Buch bietet eine Einführung in die wichtigsten Themen rund um Eingebettete Systeme wie zum Beispiel Technologien, Entwicklungsmethodik, Modelle, Eingebettete KI-Systeme, Systembeschreibungssprachen, Hardware-Synthese, Kommunikation und Netzwerke. Künstliche Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen breiten sich in beispiellosem Tempo aus und erfassen viele Bereiche unseres Lebens. Diesem Trend haben wir Rechnung getragen und Eingebetteten KI-Systemen ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem wir nach einer kurzen Einführung in maschinelles Lernen und Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) auf den Energiebedarf sowie auf die Optimierung und Implementierung von KI-Systemen eingehen. Als eines der wenigen deutschsprachigen Lehrbücher schafft es dieses Buch, grundlegendes praktisches Wissen über Eingebettete Systeme zu vermitteln. Der Stoff wird anschaulich mit vielen Bildern und Beispielen dargestellt und auf mathematische Beweise bewusst verzichtet. Das Werk ist didaktisch entsprechend den Vorlesungen an Universitäten und Hochschulen aufgebaut. Einzelne Kapitel können als getrennte Vorlesungseinheiten verwendet werden.





Oliver Bringmann
and
Walter Lange
, University of Tübingen, Germany;
Martin Bogdan
, University of Leipzig, Germany.