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CoreML – Machine Learning auf dem iPhone

Mit der Einführung von CoreML in iOS11 ist Machine Learning Teil des Betriebssystems geworden. Hierdurch ergeben sich zum einen Geschwindigkeitsvorteile durch die Integration auf mobile Geräte und die optimale Nutzung der Hardware. Zum anderen wird durch die lokale Ausführung die Anwendung unabhängig von einer Internetverbindung und erhält nebenbei etwas Privatsphäre.

Anhand von Beispielen zeige ich in meinem Vortrag, wie sich ein mit Keras trainiertes Modell innerhalb einer Anwendung integrieren und ansprechen lässt.

Vorkenntnisse

Allgemeine Programmierkenntnisse (in Python und Swift) sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

Lernziele

Neben einem Überblick zu CoreML lernt der Teilnehmer, wie ein einfaches Modell mit Keras aufgebaut und trainiert wird. Zudem wird gezeigt, wie bereits trainierte Machine-Learning-Modelle zur Bild- und Texterkennung integriert und aufgerufen werden.

Speaker

Lars Gregori arbeitet als Technology Strategist bei SAP Hybris in München und ist Mitglied im Hybris Labs Team. Er interessiert sich für neue Technologien rund um das Thema Internet of Things (IoT), Blockchain, REST APIs, Machine Learning, Minecraft und mehr, die in seiner täglichen Arbeit in Prototypen Anwendung finden.

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