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Paperback Batterieoptimierte Neuronale Netze: Energieeffiziente Inferenz für tragbare Geräte [German] Book

ISBN: B0H17JYK17

ISBN13: 9798196240430

Batterieoptimierte Neuronale Netze: Energieeffiziente Inferenz für tragbare Geräte [German]

Was n tzt ein perfektes Vorhofflimmern-Erkennungsmodell, wenn die Uhr vor Feierabend schwarz bleibt?
Die Branche verehrte jahrelang Genauigkeit als einzigen Ma stab - gemessen an Workstations mit unbegrenzter Leistung, nicht an einem 45-Milliwatt-System-on-Chip, das am Handgelenk vibriert und gleichzeitig den Pulsmesser aktiv halten muss. Das Resultat: hochgelobte Modelle, die in der Praxis niemand lange genug nutzen kann, um ihren Wert zu beweisen. Das ist das Dilemma des Jahres 2026: K nstliche Intelligenz auf tragbaren Ger ten ist l ngst nicht mehr die Frage ob, sondern wie lange sie l uft, bevor der Nutzer das Ladekabel sucht.
Dieses Buch dreht den Fokus radikal um. Batterielaufzeit wird nicht als Nebenprodukt der Optimierung behandelt, sondern als prim re Designvariable - gleichberechtigt neben Pr zision, Latenz und Speicher. Sie lernen, wie Sie ein End-to-End-Energiebudget vom Sensor ber die Vorverarbeitung bis zur Funk bertragung konstruieren und kontrollieren. Wir gehen unter die Haube von Quantisierung, Pruning und Neural Architecture Search, aber immer mit der einen Frage: Wie viel Joule kostet diese Operation wirklich?
Was Sie innen finden: - Warum Ihr State-of-the-Art-Modell auf der Apple Watch in die Knie geht - und wie Sie das Energiebudget neu kalkulieren, noch bevor der erste Prototyp entsteht - Quantisierung, Pruning und Neural Architecture Search unter der entscheidenden Frage: Wie viel Joule kostet diese Operation wirklich auf einem ARM Cortex-M4F ohne FPU? - Konkrete Strategien f r TensorFlow-Lite-Micro-Portierungen, bei denen die Inferenz-Pipeline nicht ber Nacht 40 % Ladung verbraucht oder den Nutzer im Stich l sst - Ein Werkzeugregal f r Praktiker, die keine theoretische Abhandlung, sondern handfeste Physik suchen: die Br cke zwischen Algorithmus und Hardware f r Embedded-Engineer und ML-Forscher - Warum reine Genauigkeit in Benchmarks kein Qualit tsma stab mehr ist, wenn der Anwender um Feierabend das Ladekabel sucht, statt die Warnmeldung des Wearables zu lesen
Lassen Sie uns bauen. Die n chste Generation tragbarer Ger te wird nicht durch das beste Modell gewonnen, sondern durch das beste Modell, das den ganzen Tag durchh lt - zuverl ssig, messbar und ohne Kompromisse bei der Alltagstauglichkeit.

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Format: Paperback

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