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Low-Power Edge-AI on FPGA for Real-World Scenarios
Kineton Srl —Napoli, Campania
- Machine learning
Candidatura rapida
4 ore
AI-Driven Optimization of Test Cases for Automated Testing Environments
Kineton Srl —Napoli, Campania
- Informatica
- Laurea magistrale
- Laurea triennale
Candidatura rapida
4 ore
Computer Vision Engineer
Kineton Srl —Provincia di Napoli, Campania
- 34.000 € - 38.000 € all'anno
- Remoto
- Inglese
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Candidatura rapida
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BACKEND GOLANG
SIPLI FLEET —Napoli, Campania
- Tempo pieno
- Inglese
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- Competenze analitiche
AI Solutions Architect
We Are Fiber —Napoli, Campania
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DevOps Engineer
System Management —Napoli, Campania
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- Azure
- Informatica
- DevOps
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System Management —Napoli, Campania
- Tempo pieno
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Sicurezza funzionale e sistemi ADAS – Verifica e validazione di funzionalità di assistenza alla guida avanzate tramite standard SOTIF (ISO 21448)
Kineton —Napoli, Campania
- Machine learning
- Tirocinio formativo/stage
PROGRAMMATORE .NET - CAMPANIA
Descor —Pompei, Campania
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Dev-OPS Specialist
Kiranet —Aversa, Campania
- Tempo pieno
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- Lavoro da casa
SAP ABAP Developer - categorie protette L. 68/99
Horsa S.p.a. —Sant'Anastasia, Campania
- Manutenzione
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Candidatura rapida
“Lo Stregatto”, Assistente AI: studio approfondito sulla scalabilità del framework
Kineton —Napoli, Campania
- Informatica
- Laurea magistrale
- Tirocinio formativo/stage
Pre Sales & IDO
System Management —Napoli, Campania
- Tempo pieno
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- Java

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Low-Power Edge-AI on FPGA for Real-World Scenarios

Kineton Srl -
Napoli, Campania

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Dettagli della posizione

4 ore fa

Qualifiche

Machine learning
Deep learning

Descrizione completa della posizione

L’Edge-AI rappresenta una rivoluzione fondamentale nel machine learning, che trasporta l’intelligenza dai datacenter fino all’edge, dove vivono i dati.

All’edge, potenza ed energia sono limitate e molte piattaforme non possono permettersi i consumi di potenti GPU per eseguire modelli deep. Le piattaforme FPGA offrono un vantaggio strategico in termini di consumi energetici per dispiegare modelli compressi e personalizzati all’edge.

Questa tesi esplorerà i trade-off e i vantaggi della progettazione e deployment di modelli Edge-AI su piattaforme attrezzate con FPGA.

Argomento principale:
Embedded systems
Edge-AI
FPGAs

Requisiti di base:
Ingegneria Informatica, Elettronica, dell’Automazione, delle Telecomunicazioni o corsi affini.
Conoscenza di sistemi embedded ed edge
Familiarità con machine learning e deep learning+
Familiarità con tecnologie FPGA (AMD Xilinx, Intel Altera, Microchip, Lattice)

Sede: Napoli

_______________

Edge-AI is a fundamental revolution in machine learning, binging intelligence from the datacenters to the edge, where the data lives.

On the edge, power and energy are limited and many platforms cannot afford the power toll of powerful GPUs to run deep models. FPGA platforms offer strategic advantages in power and energy consumption to deploy compressed and edge-tailored models.

This thesis will explore the tradeoffs and advantages of designing and deploy Edge-AI models on FPGA-enabled platforms.

Main topic:
Embedded systems
Edge-AI
FPGAs

Requirements/course of study:
Computer engineering, electronic engineering, telecommunication engineering or similar
Knowledge of edge computing and embedded systems
Familiarity with machine learning and deep learning
Familiarity with FPGA technologies (AMD Xilinx, Intel Altera, Microchip, Lattice)

Location: Naples

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