組み込み AI は、消費者や産業向けのあらゆるシステムに導入されています。組み込み AI の手法とツールについてどのくらい知っていますか? この 7 問のクイズに挑戦して、確認してみましょう。
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解答
- AI アプリケーションを組み込みデバイスに展開するときの主な課題は何ですか? メモリと計算リソースの制約
- 組み込み AI とエッジ AI の主な違いは何ですか? 組み込み AI はリソースに制約のあるハードウェア上で動作するが、エッジ AI にはより高性能なローカルデバイスが使われる場合がある
- tinyML の目的を最もよく説明しているのはどれですか? リソースに制約のあるデバイスでの機械学習を可能にする
- あなたは、リソースが限られたマイクロコントローラーで、学習済み AI モデルを効率的に短時間で展開する必要があります。推奨されるアプローチはどれですか。コード生成ツール (MATLAB Coderなど) を使用して、最適化された C/C++ コードを自動生成し、マイクロコントローラー用に展開する
- あなたは、NVIDIA GPU に展開するためにディープラーニング モデルを高速化したいと考えています。実践的な手法はどれですか。CUDA コードを生成したり、最適化されたモデルを直接 GPU に展開できるツールを使用する (例：GPU Coder、TensorRT)
- 学習済みの PyTorch または TensorFlow モデルを、組み込み展開用に MATLAB に取り込むにはどうすればよいですか。MATLAB が提供するインポートツールを使用してモデルを変換します
- 組み込み環境への展開に向けて AI モデルの容量を抑えるために使用できる手法はどれですか? 量子化
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