<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://e2e.ti.com/cfs-file/__key/system/syndication/rss.xsl" media="screen"?><rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/" xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"><channel><title>ビデオ・ドアベルやスマート・リテールの設計でビジョン・プロセッサを活用し、エッジ AI の能力を拡張する方法</title><link>/blogs_/japan/b/microcontroller/posts/ai</link><description>「エッジ AI」という用語や、「ネットワーク・エッジでのインテリジェンス強化」などの言い回しが流行している現状で、人工知能 (AI) モデルを実行するためにクラウド・ベースのリソースに頼らず、よりローカルに近い側でリアルタイム処理を実行することの利点を見失いがちです。私たちが日常的に使用する各種電子機器が、AI モデルに基づき実世界で自動的に決定を下せるようになれば、機器の応答性、安全性、全体的な効率が向上します。
もちろん、AI を活用している一部のシステムは、クラウド・ベースのリソ...</description><dc:language>en-US</dc:language><generator>Telligent Community 13</generator></channel></rss>