Embedded Vision und KI in Kalifornien
Seit 2012 ist der Embedded Vision Summit die führende Konferenz und Messe, die sich mit Computer Vision und KI-Anwendungen in der Bildverarbeitung beschäftigt.
Für die in diesem Jahr wieder in Santa Clara, Kalifornien stattfindende Konferenz haben sich 50 Aussteller und 100 Vortragende angemeldet. Erwartet werden über 1.000 Machine-Vision-Experten.
Der Embedded Vision Summit findet vom 16. bis 19. Mai in Santa Clara, Kalifornien statt. Geboten werden mehr als 100 Vorträge zu Embedded-Vision- und Deep-Learning-Technologien und -Tools. Neben Produkt- und Technologiepräsentationen lockern Fallstudien und spannende Podiumsdiskussionen das Programm auf. Zusätzlich zeigen 50 Aussteller ihre Neuentwicklungen sowie über 100 Anwendungsbeispiele auf der begleitenden Fachausstellung, die alle die technischen und geschäftlichen Aspekte von Computer Vision, Deep Learning, KI und verwandter Technologien abdecken.
Der Embedded Vision Summit wird von der Edge AI and Vision Alliance organisiert, einer vom BDTI betriebenen Industriepartnerschaft. Sie erwarten gut 1.000 Produkt- und Anwendungsentwickler, Führungskräfte aus der Wirtschaft sowie Anwender, die sich alle auf künstliche Intelligenz im Edge-Bereich konzentrieren.
Workshops zu KI im Edge-Bereich
Neu im Jahr 2022 ist der Edge AI Deep Dive Day, eine Reihe von Workshops, die sich auf spezifische Themen der KI im Edge-Bereich konzentrieren. Hauptredner des Embedded Vision Summit 2022 ist Dr. Ryad Benosman, ein führender Experte auf dem Gebiet der neuromorphen Sensorik und Computertechnik. Benosman ist Professor an der Universität von Pittsburgh und außerordentlicher Professor am CMU Robotics Institute. In seiner Keynote „Event-based Neuromorphic Perception and Computation: The Future of Sensing and AI“ erklärt er die Grundlagen von bio-inspirierten, ereignisbasierten Bildsensorik- und -verarbeitungsansätzen, untersucht ihre Stärken und Schwächen und zeigt, dass bio-inspirierte Bildverarbeitungssysteme das Potenzial haben, herkömmliche visuelle KI-Ansätze deutlich zu übertreffen.
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