Schița de curs
Introducere
- Microcontroler vs. Microprocesor
- Microcontrolere concepute pentru sarcini de învățare automată
Prezentare a Funcțiilor TensorFlow Lite
- Inferența de învățare automată pe dispozitiv
- Soluționarea latentei rețelei
- Soluționarea constrângerilor energetice
- Păstrarea confidențialității
Constrângerile unui Microcontroler
- Consumul de energie și dimensiunea
- Puțină putere de procesare, memorie și stocare
- Operațiuni limitate
Începutul Lucrului
- Gătirea mediului de dezvoltare
- Rularea unui simplu program Hello World pe Microcontroler
Creatia unui Sistem de Detectare a Sunetului
- Obținerea unui Model TensorFlow
- Convertirea Modelului într-un TensorFlow Lite FlatBuffer
Seriazarea Codului
- Convertirea FlatBuffer-ului într-un tablou de octeți C
Lucrul cu Bibliotecile C++ ale Microcontrolerului
- Codificarea microcontrolerului
- Colectarea datelor
- Rularea inferenței pe controler
Verificarea Rezultatelor
- Rularea unui test unitar pentru a vedea fluxul de lucru end-to-end
Creatia unui Sistem de Detectare a Imaginilor
- Clasificarea obiectelor fizice din datele imaginii
- Creația modelului TensorFlow din punct zero
Implementarea unui Dispozitiv cu AI
- Rularea inferenței pe un microcontroler în teren
Soluționarea Problemelor
Rezumat și Concluzii
Cerințe
- Experiență în programare C sau C++
- O înțelegere de bază a limbajului Python
- O înțelegere generală a sistemelor încorporate
Audiență
- Dezvoltatori
- Programatori
- Cercetători de date cu interes în dezvoltarea sistemelor încorporate
Mărturii (2)
Sean a fost un vorbitor dinamic și exercițiile cu aplicare directă au fost foarte interesante, iar eu pot vedea cum vor fi într-adevăr aplicabile.
Temira Koenig - Yeshiva University
Curs - Raspberry Pi for Beginners
Tradus de catre o masina
Căutarea de cunoștințe utile și clarificarea unor lucruri despre care nu erau sigure anterior.
Kenneth Mahoney - University of Glasgow
Curs - Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
Tradus de catre o masina