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Titel: Fallstudien zur Anwendbarkeit von Deep-Learning Modellen auf Microcontrollern
Sprache: Deutsch
Autorenschaft: Haidar, Morad 
Schlagwörter: Microcontroller; Spracherkennung; Bilderkennung; Transfer-Learning; Data Augmentation
Erscheinungsdatum: 21-Dez-2023
Zusammenfassung: 
Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern Deep-Learning-Modelle in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Sprach- und Bilderkennung auf kleinen Microcontrollern implementierbar sind. Dabei werden mehrere Modelle und Beispiele erstellt und auf einem passenden Microcontroller ausgeführt, wobei verschiedene Techniken wie Transfer-Learning eingesetzt werden. Ferner wird anschließend eine per Sprache gesteuerte Lampe gebaut, die mehrere Sprachbefehle verstehen kann, ohne dass eine Internet-Verbindung benötigt wird.

This work investigates the extent to which deep-learning models can be implemented on microcontrollers in various application areas such as speech and image recognition. Several models and examples are created and executed on a suitable microcontroller. Furthermore, the knowledge acquired is then used to build a voice-controlled lamp with various functions without an internet connection.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12738/14501
Einrichtung: Fakultät Technik und Informatik 
Department Informations- und Elektrotechnik 
Dokumenttyp: Abschlussarbeit
Abschlussarbeitentyp: Masterarbeit
Hauptgutachter*in: Jünemann, Klaus 
Gutachter*in der Arbeit: Berger, Michael 
Enthalten in den Sammlungen:Theses

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