Mit einem abgespeckten Machine-Learning-Framework namens Tensorflow Lite führen Sie auf Ihrem Raspberry Pi KI-Projekte wie eine Bilderkennung durch und lernen, wie die Technik funktioniert.

Tensorflow ist ein Open-Source-Framework, das von Google für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickelt wurde. Es lässt sich für verschiedene Aufgaben wie die Klassifizierung eines Bildes oder der Erkennung der Posen von Personen verwenden. Tensorflow Lite ist eine leichtgewichtige Version von Tensorflow, die sich für Geräte mit geringer Leistung wie den Raspberry Pi eignet. Indem Sie vortrainierte Modelle einsetzen, sparen Sie sich die mühsame und zeitraubende Arbeit, ein Modell selbst zu trainieren.

Ein Motor von künstlicher Intelligenz ist eine Technik namens Machine Learning. Ausgefeilte Algorithmen versetzen Rechner in die Lage, mit minimalem Programmieraufwand aus großen Datenmangen zu lernen. Machine Learning nutzt die Daten, um Muster zu erkennen, die zu neuen Einblicken führen. Die Technik begegnet Ihnen im Alltag etwa in Form von personalisierten Empfehlungen von Diensten wie Amazon. In der Lernphase wird der Algorithmus mit den Daten trainiert. In der Betriebsphase liefert der neu entstandene Algorithmus dann zuverlässig und vorhersagbar stets die gleichen Ergebnisse. Im Beispiel der Bilderkennung erkennt er dasselbe Bild einer Katze immer als Katze. Die Stärken von Machine Learning liegen in Aufgaben, für die sich ein Lösungsalgorithmus nicht in vernünftiger Zeit ableiten lässt. Es wäre möglich, aber sinnlos, Tausende von Schach-Partien anzusehen, diese zu analysieren und daraus einen Schach-Algorithmus zu entwickeln. […]

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