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Machine Learning praktisch erleben: das mobile KI-Lehrlabor
Führen Sie Lernende praxisnah in Künstliche Intelligenz ein: Vermitteln Sie den gesamten Workflow – von der Datenerfassung bis zur Echtzeitanwendung.

Dieses praxisorientierte Trainingssystem führt in das Funktionsprinzip des Maschinellen Lernens ein, macht komplexe KI-Prozesse greifbar und ermöglicht das Erstellen eigener, einfacher KI-Anwendungen. Es vermittelt den gesamten Workflow zur Erstellung von KI-Modellen – von der Datenerfassung über das Modelltraining bis zur Echtzeitanwendung – anhand praxisnaher Projekte wie Bilderkennung und Qualitätskontrolle.

Der projektbasierte Lernansatz sichert maximalen Praxisbezug. Inhalte werden in drei aufeinander aufbauenden Projekten vermittelt: von „Schere-Stein-Papier“ über „Optische Qualitätsprüfung“ bis zur „Verkehrsschildererkennung“. Das System deckt den vollständigen KI-Workflow ab, indem Lernende die Kamera zur Erstellung eigener Datensätze nutzen, neuronale Netze trainieren, optimieren und Modelle in Echtzeit testen. Dies fördert ein tiefes, ganzheitliches Verständnis des Entwicklungsprozesses von KI-Applikationen.

Ein leistungsstarkes KI-Steuergerät mit NVIDIA Jetson Xavier NX ermöglicht rechenintensive Trainingsprozesse direkt auf dem Gerät („on the Edge“). Gängige Frameworks wie Python, TensorFlow und OpenCV kommen hierbei zum Einsatz.

Für den Einstieg sind keine Programmierkenntnisse erforderlich: Eine dedizierte grafische Benutzeroberfläche (GUI) ermöglicht alle Projektschritte ohne Code – von der Datengenerierung über die Netzwerkkonfiguration bis zum Modelltraining. Dies senkt die Einstiegshürde erheblich und erlaubt es Lernenden, sich auf Kernkonzepte zu konzentrieren.

Das System ist Open Source: Alle Machine-Learning-Skripte sind offen einsehbar. Dies geht über eine Black-Box-Anwendung hinaus und schafft einen nahtlosen didaktischen Übergang: vom GUI-Anwender zum entwickelnden Experten, der den Code versteht und anpasst.

Der Koffer dient als mobiles KI-Labor und ist als vollwertige, mobile Experimentierstation konzipiert. Eine flexible Kamerahalterung ist direkt im Kofferdeckel integriert, was einen separaten Stativaufbau überflüssig macht und das System sofort einsatzbereit macht. Diese Bauweise minimiert Störeinflüsse und verbessert die Qualität der Trainingsdaten.

Lernziele im Detail

Features & Anwendung

Projektbasierter Lernansatz für maximalen Praxisbezug
Vermitteln Sie Lerninhalte praxisnah in drei aufeinander aufbauenden Projekten: vom spielerischen Einstieg („Schere-Stein-Papier“) über eine industrielle Anwendung („Optische Qualitätsprüfung“) bis zum komplexen System („Verkehrsschildererkennung“).
Vollständiger KI-Workflow in einem System
Das System deckt alle Phasen eines KI-Projekts ab: Lernende erstellen mit der Kamera eigene Datensätze, trainieren, optimieren und testen damit neuronale Netze in Echtzeit. Dies fördert ein tiefes, ganzheitliches Verständnis des gesamten Entwicklungsprozesses von KI-Applikationen.
Leistungsstarkes KI-Steuergerät für Training 'on the Edge'
Das NVIDIA-Jetson-Xavier-NX-Steuergerät ermöglicht dank seiner Volta-GPU-Architektur mit CUDA- und Tensor-Kernen rechenintensive Trainingsprozesse direkt auf dem Gerät. Es unterstützt gängige Machine-Learning-Frameworks wie Python, TensorFlow und OpenCV.
Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Die dedizierte grafische Benutzeroberfläche ermöglicht alle Projektschritte (Datengenerierung bis Modelltraining) codefrei. Das senkt die Einstiegshürde erheblich. Lernende fokussieren sich so auf Kernkonzepte und die ML-Wirkungsweise statt die Programmiersyntax.
Open Source
Die grafische Oberfläche ermöglicht einen einfachen, codefreien Einstieg, indem sie alle Machine-Learning-Skripte offen für Lernende zugänglich macht. Dies überwindet die Black-Box-Natur und ermöglicht den nahtlosen didaktischen Übergang vom GUI-Anwender zum Code-versierten Entwickler.
Der Koffer als mobiles KI-Labor
Die mobile Experimentierstation ist dank integrierter, flexibler Kamerahalterung sofort ohne Stativ einsatzbereit. Ihre Bauweise sichert eine reproduzierbare Experimentierumgebung, minimiert Hintergrundeinflüsse und optimiert die Trainingsdatenqualität für volle Konzentration der Lernenden.
Trainingsdaten erzeugen
Lernende erstellen mit der Kamera eigene Datensätze von realen Objekten. Die Software organisiert die Daten automatisch und vermittelt die Bedeutung von Datenqualität und -vielfalt für KI-Modelle.
Struktur des neuronalen Netzes erstellen
Lernende fügen neuronale Netze Schicht für Schicht per Mausklick zusammen. Die Architektur des KI-Modells wird ohne Programmierkenntnisse anschaulich und verständlich.
Modell trainieren
Die Lernenden steuern über eine einfache Maske die Hyperparameter des Trainings. Sie beobachten direkt den Einfluss der Einstellungen auf Lerngeschwindigkeit und Modellgenauigkeit.
Modell anwenden
Das trainierte Modell wird per Klick in Echtzeit auf den Live-Kamerastream angewendet. Lernende erhalten sofortiges visuelles Feedback und testen die Robustheit des Modells.

Lieferumfang: alles für das perfekte Lehr- und Lernerlebnis

Art.-Nr.: CO3620-3A
KI Steuergerät
Art.-Nr.: CO3620-3C
Zubehörsatz KI Steuergerät
Art.-Nr.: SO2802-4A
Interactive Lab Assistant: Praktische Einführung ins Machine Learning

Produktinformationen & Downloads

Kuenstliche-Intelligenz--Das-KI-Steuergeraet-Flyer.pdf
IoT-Trainingssystem-Flyer.pdf
Mess-und-Regelungstechnik-Brochure.pdf

Häufig gestellte Fragen

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  • Zuverlässiger Gerätetransport
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  • Für eine nachhaltige Zukunft gewährleistet unser Rücknahme- und Recyclingservice eine fachgerechte und umweltfreundliche Entsorgung sowie das Recycling von nicht mehr benötigter Ausrüstung.
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  • Rückfragen können jederzeit unter Angabe der RMA-Nummer erfolgen. Rufnummer +49 2273 567 4224 oder per E-Mail unter service@lucas-nuelle.de

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