Embedded AI Deployment für Mikrocontroller

Lernen Sie zentrale Konzepte verstehen und in kurzen Codingsessions umzusetzen.

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Erlernen Sie, wie KI-Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware implementiert und ausgeführt werden. Optimieren Sie Modelle hinsichtlich Speicherbedarf, Laufzeit und Energieverbrauch. Übertragen Sie KI-Anwendungen erfolgreich auf Mikrocontroller-basierte Systeme.

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Länge:

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Kostenfrei

nach Vereinbarung

8 Stunden

Deutsch

Erlernen Sie, wie KI-Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware implementiert und ausgeführt werden. Optimieren Sie Modelle hinsichtlich Speicherbedarf, Laufzeit und Energieverbrauch. Übertragen Sie KI-Anwendungen erfolgreich auf Mikrocontroller-basierte Systeme.

Dieser eintägige Kurs fokussiert das Ausführen von KI auf einem Mikrocontroller. Nach einem kompakten Setup trainieren und übernehmen wir ein kleines Baseline-CNN in PyTorch und erfassen Referenzwerte für Top-1-Accuracy, Batch-1-Latenz, Peak-RAM und geschätzten Flash-Footprint.
Im ersten Praxisblock wenden wir Post-Training-Quantisierung mit INT8 an, kalibrieren mit einem repräsentativen Datensatz und besprechen per-Tensor versus per-Channel-Skalierung sowie typische Genauigkeits-Trade-offs, wie sie sich in TFLite-Micro- oder ExecuTorch-Pipelines auswirken. Im zweiten Block führen wir strukturiertes Channel-Pruning durch, definieren sinnvolle Ziel-Sparsities, feintunen das Modell zur Stabilisierung der Genauigkeit und vergleichen die Effekte auf Latenz, RAM und Flash mit der rein quantisierten Variante.
Zum Abschluss kombinieren wir beide Techniken, untersuchen unterschiedliche Reihenfolgen (Pruning vor Quantisierung bzw. Quantisierung vor Pruning) und wählen den besten Kompromiss im Hinblick auf die Randbedingungen typischer Mikrocontroller-Plattformen. Das optimierte Modell bereiten wir abschließend so auf, dass es in einen TFLite-Micro- oder ExecuTorch-kompatiblen Exportpfad integriert werden kann. So entsteht ein kompakter, aber entscheidungsfähiger Workflow von der PyTorch-Baseline bis zum embedded-fähigen Modellartefakt.

Ein kompaktes CNN als Baseline aufsetzen und Metriken für Accuracy, Batch-1-Latenz, Peak-RAM und Flash erfassen.

INT8-Post-Training-Quantisierung mit Kalibrierung durchführen und per-Tensor/per-Channel-Skalierung im Kontext von TFLite Micro und ExecuTorch einordnen.

Strukturiertes Channel-Pruning planen, anwenden und durch Fine-Tuning Genauigkeit zurückgewinnen.

Quantisierung und Pruning sinnvoll kombinieren und die Reihenfolge anhand der Ziel-Constraints von Mikrocontrollern begründen.

Ein optimiertes Modell so vorbereiten, dass es in TFLite-Micro- oder ExecuTorch-basierte Deployment-Pipelines integriert werden kann.

Die Trade-offs zwischen Modellqualität, Latenz, RAM- und Flash-Verbrauch transparent dokumentieren und eine empfohlene Modellvariante für die Zielplattform auswählen.

Kontakt

Leo Buron
Projektleiter Academy
E-Mail

Voraussetzungen

Die Teilnahme an ZaKI.D-Academy-Kursen ist kostenfrei, eine Anmeldung ist jedoch erforderlich. Wir behalten uns vor, Kurse abzusagen, wenn sich nicht ausreichend viele Teilnehmer anmelden.

  • Abgeschlossene Kurse: Efficient AI sowie Deep Learning Crashkurs
  • Sichere Python- und PyTorch-Grundlagen (Arbeiten mit Notebooks oder IDE)
  • Grundverständnis von Mikrocontroller-Randbedingungen (RAM/Flash, Latenz) ist hilfreich, aber nicht zwingend

Nächste Termine

Nach Abstimmung Duisburg TBD

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