Beschreibung des Workshops (F3-T2-I)
Implementation von Neuronalen Netzen auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern für den Einsatz in der Sensorik
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Kurzbeschreibung
Der Workshop vermittelt, wie Maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) in Sensormodulen mit preiswerten, leistungsschwachen Mikrocontrollern eingesetzt werden kann. Als Use-Case dient ein Sensormodul mit Lichtsensoren zur Erkennung einfacher Handgesten mit Mikrocontroller ATMega4809 (6 kB RAM, 20 MHz). Neben theoretischen Lehreinheiten enthält der Workshop praktische Übungen am Rechner in denen KNNs trainiert und verwendet werden, wozu in den Sprachen Python (mit Keras / Tensorflow) und C (in Arduino-Entwicklungsumgebung) programmiert wird.
Für diesen Workshop sind Erfahrung in der Softwareentwicklung für Mikrocontroller in C und Grundkenntnisse in der Sprache Python von Vorteil.
Literatur zum Thema
Marcus Venzke, Daniel Klisch, Philipp Kubik, Asad Ali, Jesper Dell Missier and Volker Turau. Artificial Neural Networks for Sensor Data Classification on Small Embedded Systems. Technical Report Report arXiv:2012.08403, arXiv.org e-Print Archive - Computing Research Repository (CoRR), Cornell University, December 2020.