Crowdfinanzieren seit 2010

Learn AIfES: Werde Teil der Crowd für das Open Source Projekt AIfES und schaffe mit uns das kostenlose hands-on Webinar für den praktischen Einstieg

Fehlende Normen und Trainingsfunktionen verhindern den Einsatz von KI auf Eurer Hardware und Ihr seid schon fast so weit, neue Geräte zu besorgen? Wir beschäftigen uns bei Learn AIfES damit, unser Software-Framework AIfES für alle nutzbar zu machen. Unsere Webinare sind die erste Etappe und wir brauchen Eure Hilfe als Maker, Studierende oder Industriemitarbeitende dazu! Werdet Teil der AIfES-Crowd, nutzt die KI und tragt gleichzeitig zu Bildung und Nachhaltigkeit durch Digitalisierung bei.
Datenschutzhinweis
Finanzierungszeitraum
06.10.22 - 30.11.22
Realisierungszeitraum
Anfang 2023
Website & Social Media
Mindestbetrag (Startlevel): €
30.000 €
Stadt
Duisburg
Kategorie
Technologie
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Primäres Nachhaltigkeitsziel
4
Bildung
Gefördert von
06.10.2022

Kick-off Crowdfunding - Was ist Learning to Generate AI - Learn AIfES?

Lea Krammer
Lea Krammer3 min Lesezeit

English below

Heute starten wir die Funding-Phase unseres Crowdfundings für das kostenlose Praxis-Webinar zu Learn AIfES!

Aber worum geht es eigentlich? Was ist AIfES lernen?

AIfES steht für Artificial Intelligence for Embedded Systems, also kleine eingebettete Systeme plus künstliche Intelligenz (AI) - das Thema unserer Zeit. Das Software-Framework AIifES begann als Maker-Projekt und ist jetzt als Open Source verfügbar: https://github.com/Fraunhofer-IMS/AIfES-Converter

Bei Learn AIfES engagieren wir uns dafür, unser Software-Framework AIfES getreu dem Open-Source-Gedanken für alle nutzbar zu machen. Unsere Webinare sind der erste Schritt und wir brauchen Ihre Hilfe als Maker, Student oder Industriemitarbeiter! Werden Sie Teil der AIfES-Crowd, nutzen Sie KI und leisten Sie gleichzeitig einen Beitrag zu Bildung und Nachhaltigkeit durch Digitalisierung.

Wir möchten Ihnen in zwei Webinaren zeigen, wie Sie mit unserem Open-Source-KI-Software-Framework AIfES künstliche neuronale Netze (KNN) auf praktisch jeder Hardware betreiben und sogar trainieren können. Besonderer Fokus liegt dabei auf der Ausführung von KI auf einfachen Mikrocontrollern und kleinen IoT-Geräten, sogenannten "tinyML". Mit Learn AIfES haben Sie die Möglichkeit, Ihre Daten auf dem Gerät zu speichern und die Verarbeitung ohne Übertragungsverzögerung durchzuführen, mit deutlich geringerem Energieverbrauch im Vergleich zu einem PC. Sie erreichen eine höhere Zuverlässigkeit durch eine dezentralisierte Architektur und können eine personalisierbare KI erstellen, die sich auf Ihre Bedürfnisse hin optimiert.

English

Today we start the funding phase of our crowdfunding for the free hands-on webinar on Learn AIfES!

But what is it actually about? What is Learn AIfES?

AIfES stands for Artificial Intelligence for Embedded Systems, which means small embedded systems plus artificial intelligence (AI) - the topic of our time. The software framework AIifES started as a maker project and is now available as open source: https://github.com/Fraunhofer-IMS/AIfES-Converter

At Learn AIfES we are engaged in making our software framework AIfES usable for everyone, true to the open source idea. Our webinars are the first step and we need your help as a maker, student or industry employee! Become part of the AIfES crowd, use AI and contribute to education and sustainability through digitalization at the same time.

We would like to show you in two webinars how to run and even train artificial neural networks (KNN) on practically any hardware using our open source AI software framework AIfES. Particular focus will be on running AI on simple microcontrollers and small IoT devices, so-called "tinyML". With Learn AIfES, you have the chance to store your data on the device and perform the processing without transmission delay, with significantly lower energy consumption compared to a PC. You will achieve increased reliability through a decentralized architecture and you will be able to create a personalizable AI that will optimize itself based on your needs.

Impressum
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Dr.-Ing. Pierre Gembazka
Finkenstr. 61
47057 Duisburg Deutschland

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