推動Edge AI創新：為嵌入式裝置打造的開源AutoML
由ADI和Antmicro共同開發的AutoML for Embedded現已正式推出並整合在Kenning框架中。Kenning是一個不受硬體限制的開源平台，專注於…
【Arm的AI世界】為邊緣裝置端對端機器學習提供自動化方案
透過將機器學習開發流程中最繁瑣的部分自動化，TDK Qeexo減少了為支援多款手機耗費的時間與精力。自動化做法也讓他們得以擴展事業的規模，為超過4億支手機提供支援。
【CIRCUS Pi】Azure Custom Vision － AutoML 物件偵測輕鬆玩
本文將介紹如何使用Azure Custom Vision，做為微軟 Azure 雲端服務旗下的一員，不僅具備強大的功能與整合能力，亦允許開發人員訓練自己的機器學習模型，常見的影像分類 Image Classification 與物件檢測 Object Detection 皆有，適合初學者訓練物件偵測模型。
Nvidia TAO工具套件可為Arm Ethos-U NPU優化AI模型
除了簡化針對終端應用進行模型最佳化的過程，讓使用者能在不犧牲太多精度的情況下取得3至4倍的性能，Nvidia的TAO工具套件還提供了高效率的Ethos-U NPU部署途徑，為在Arm架構邊緣裝置實現AI功能的龐大潛力開啟了一扇大門…
不只MCU/MPU 實現Edge AI應用FPGA也很行！
FPGA技術陣容持續擴大，除了運算性能媲美一般高階處理器SoC的產品之外，也有功耗表現不遜於MCU的「小」型方案；無論是消費性電子、車用、工業等市場領域，FPGA都穩穩佔據一席之地。而在MCU/MPU之外，屬於可程式化元件的FPGA或許也是開發Edge AI時可以考慮的選擇。
【Edge Impulse】EON Tuner AutoML工具介紹
EON Tuner是一項對於憑經驗手動逐一調整設定參數來說特別好用的工具，是可更輕鬆並快速找出多種合適且優化的模型，方便我們快速迭代及驗證想法。