Letzte Woche trafen sich Wissenschaftler aus Industrie und Forschung in Heidelberg, um sich über die neuesten Entwicklungen in Embedded Machine Learning (d. h. Trainieren und Ausführen von Modellen auf eingebetteten Geräten) auszutauschen. Der Workshop wurde gemeinsam von der Universität Heidelberg (Prof. Holger Fröning), der Universität Duisburg-Essen (Gregor Schiele), der TU Graz (Prof. Franz Pernkopf) und dem Materials Center Leoben (Manfred Mücke) organisiert.
Alle Details finden Sie auch unter www.deepchip.org/weml2023
Das MCL erforscht gemeinsam mit seinen Partnern, wie Zustandsüberwachungssysteme von den neuesten Entwicklungen im Bereich des Embedded Machine Learning profitieren können.
Foto von Hendrik Borras
Von links nach rechts: Prof. Franz Pernkopf (TU Graz), Prof. Holger Fröning (Heidelberg University) and Manfred Mücke (Materials Center Leoben).
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4th Workshop on Embedded Machine Learning - WEML2023
Last week researchers from both academia and industry interested in embedded machine learning (ie model training and execution on constrained devices) got together in Heidelberg to discuss ideas and present their latest work. The event was jointly organised by Heidelberg University (Prof. Holger Fröning), University Duisburg-Essen (Gregor Schiele), TU Graz (Prof. Franz Pernkopf) and Materials Center Leoben (Manfred Mücke).
More details can be found on: https://www.deepchip.org/weml2023
MCL and its partners explored how condition monitoring systems can benefit from latest developments in embedded machine learning.
Photo by Hendrik Borras
From left to right: Prof. Franz Pernkopf (TU Graz), Prof. Holger Fröning (Heidelberg University) and Manfred Mücke (Materials Center Leoben).
