Hardware on the Dock's – Applying container technology in the embedded world

By introducing more and more connected embedded devices, continuous delivery and incremental, continuous product updates become desirable in the embedded domain. Therefore, this talk focuses on the transfer of existing solutions from the cloud technology landscape to the development of embedded targets.

The selection of immutable host-OS solutions, the analysis of real time performance of containerized applications and the integration of embedded devices in kubernetes configurations will be covered as examples of such a transfer, demonstrating the applicability, benefits and architectural implications of these technologies for IoT solutions.

Vorkenntnisse

* Basic know-how of Docker and Kubernetes.

Lernziele

* Applicability and benefits of container technologies for IoT embedded development.
* Implications of container technology on common metrics in embedded development.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Alexander Bubeck Alexander Bubeck is Lead Software Architect at Zühlke Engineering GmbH focusing on projects for connected devices and IoT solutions. In his career, Dr. Bubeck developed embedded software for robotics, automation industry and medical devices with a strong background in Linux, open source technologies and container based development.

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