📸 ÚvodStrojové vidění ve spojení s umělou inteligencí (AI) mění průmyslové provozy: od automatizované kontroly dílů až po optimalizaci výrobních procesů. V reálném čase dokážou systémy detekovat odchylky, předcházet vadám a zvyšovat efektivitu.🏭 Integrace do výrobní linkyModulární kamery a senzoryŠiroké spektrum senzorů (RGB, termální, 3D) lze snadno nasadit na stávající linky.Edge computingLokální vyhodnocení dat minimalizuje […]

⚛️ Úvod do kvantového strojového učeníKvantové strojové učení (Quantum Machine Learning, QML) kombinuje principy kvantové mechaniky s metodami umělé inteligence. Namísto tradičních bitů pracuje s qubity, které mohou existovat ve stavu superpozice a využívat kvantové provázání (entanglement) pro paralelní zpracování informací.🧩 Základní principy kvantových algoritmůSuperpozice: Qubit může reprezentovat 0 i 1 současně, což umožňuje velké […]

Top články Neuromorfní čipy vs. GPU/TPU 19. 6. 2025 Edge-AI v IoT: Výzvy a řešení pro inteligentní zařízení 19. 6. 2025 🐍 Úvod do TensorFlow Lite & Python 18. 6. 2025 Přehled nejnovějších inovací v umělé inteligenci 18. 6. 2025 Online generátor bezpečných hesel 12. 6. 2025 Detekční systém v Pythonu s GPU akcelerací 7. […]

🌐 Co je Edge-AI v IoT?Edge-AI kombinuje umělou inteligenci (AI) a Internet věcí (IoT) tak, aby se výpočty i rozhodování přenesly z centrálního cloudu přímo na okraj sítě – tedy k sensorem, kamerám či vestavěným zařízením. Tím se snižuje latence, šetří šířka pásma a zvyšuje odolnost systémů.❗ Hlavní výzvy🔋 Omezené zdrojeNízká výpočetní kapacita, paměťové limity, […]

TensorFlow Lite (TFLite) ve spojení s Pythonem otevírá dveře on-device strojovému učení na zařízeních s omezenými zdroji, jako jsou chytré telefony, vestavěné systémy nebo microkontrolléry. Tento článek vás provede klíčovými principy, optimalizacemi a best practices, aniž bychom se zabývali konkrétními kusy kódu.⚙️ Příprava prostředíInstalace nástrojů:Základní Python ≥ 3.7Balíčky TensorFlow a TensorFlow Lite RuntimeVizualizační pomocníci:Netron pro […]