Dieses Buch bietet eine Einfrung in die wichtigsten Themen rund um Eingebettete Systeme wie zum Beispiel Technologien, Entwicklungsmethodik, Modelle, Eingebettete KI-Systeme, Systembeschreibungssprachen, Eingebettete Software, Hardware-Synthese, Systeme auf einem Chip (SoC), sowie Kommunikation und Netzwerke. Kstliche Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen breiten sich in beispiellosem Tempo aus und erfassen viele Bereiche unseres Lebens. Diesem Trend haben wir Rechnung getragen und Eingebetteten KI-Systemen ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem wir nach einer kurzen Einfrung in maschinelles Lernen und Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) auf den Energiebedarf f das Training und die Anwendung (Inferenz), die Optimierung und Implementierung von DNNs sowie auf Hardware-Architekturen f KI-Systeme eingehen. Als eines der wenigen deutschsprachigen Lehrbher schafft es dieses Buch, grundlegendes praktisches Wissen er Eingebettete Systeme zu vermitteln. Auf mathematische Beweise und ausgedehnte Formalismen haben wir bewusst weitgehend verzichtet. Der Stoff wird anschaulich mit vielen Bildern und Beispielen dargestellt. Das Werk ist didaktisch entsprechend den Vorlesungen an Universit酹en und Hochschulen aufgebaut. Einzelne Kapitel k霵nen als getrennte Vorlesungseinheiten verwendet werden.
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