Skip to main content

MATLAB & Simulink ile Gömülü Yapay Zekâ

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamalarını gömülü sistemlere dağıtın.
MATLAB ve Simulink, karmaşık gömülü sistemlerin performansını ve yeteneklerini geliştiren yapay zekâ algoritmalarını tasarlamanıza, simüle etmenize, test etmenize, doğrulamanıza ve hedef donanıma kolayca dağıtmanıza olanak tanır.

Neden MATLAB & Simulink?

Kaynak Kısıtlı Sistemlere Dağıtım

Tüm gömülü yapay zekâ uygulamalarının dağıtımı için optimize edilmiş kodu otomatik olarak oluşturun.

Simulink ile Simülasyon ve Test

Yapay zekâ modellerinin karmaşık sistemlere entegrasyonunu simüle edin ve test edin.

Önceden Eğitilmiş Yapay Zekâ Modelleri

MATLAB’ın yerleşik modellerinden ve PyTorch® ile TensorFlow™ modellerinden yararlanın.

Güvenlik Kritik Sistemler için Doğrulama

Güvenlik kritik ve endüstriyel uygulamalar için yapay zekâ destekli gömülü sistemler geliştirin.


MATLAB ve Simulink ile Yapay Zekâ Algoritmalarını Gömülü Sistemlere Dağıtma

Yapay zekâ modellerini dağıtıma nasıl hazırlayabileceğinizi ve gömülü yapay zekâ uygulamalarını CPU, GPU, FPGA, NPU ve diğer hedef platformlara dağıtmak için optimize edilmiş kodu nasıl otomatik oluşturabileceğinizi keşfedin. MATLAB ve Simulink ile gömülü yapay zekâ geliştirmeye yönelik pratik bilgiler sunan eğitim içeriklerini, örnek uygulamaları ve videoları inceleyin.
GPU’lara Dağıtım
Eğitilmiş derin öğrenme ağlarından, masaüstü bilgisayarlar, sunucular ve gömülü GPU’lara dağıtım için GPU Coder kullanarak optimize edilmiş CUDA® kodu oluşturun.
FPGA’lere ve SoC’lere Dağıtım
Deep Learning HDL Toolbox ile derin öğrenme ağlarını FPGA ve SoC platformlarında prototipleyin ve uygulamaya alın. HDL Coder kullanarak özel derin öğrenme işlemcisi IP çekirdekleri (IP Core) ve bit akışları (bitstream) oluşturun.
Yapay Zeka Modeli Sıkıştırma
Bellek kullanımını azaltmak ve çıkarım (inference) performansını artırmak için derin sinir ağlarını nicemleme (quantization), projeksiyon (projection) veya budama (pruning) yöntemleriyle sıkıştırın.
Yapay Zeka Doğrulaması
Yapay zekâ doğrulaması, amaçlanan davranışların güvence altına alınması ve istenmeyen davranışların önlenmesi amacıyla W-şekilli geliştirme süreci (W-shaped process) gibi sistematik doğrulama yöntemlerinden yararlanır.

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.