Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Microcontroler vs Microprocesor
- Microcontrolere proiectate pentru sarcini de învățare automată
Prezentare generală a caracteristicilor TensorFlow Lite
- Inferență de învățare automată pe dispozitiv
- Rezolvarea latenței rețelei
- Rezolvarea constrângerilor de putere
- Protecția vieții private
Constrângerile unui Microcontroler
- Consumul de energie și dimensiunea
- Puterea de procesare, memoria și stocarea
- Operații limitate
Începutul
- Pregătirea mediului de dezvoltare
- Rularea unui simplu Hello World pe Microcontroler
Crearea unui Sistem de Detectare Audio
- Obținerea unui Model TensorFlow
- Conversia Modelului într-un FlatBuffer TensorFlow Lite
Serializarea Codului
- Conversia FlatBuffer într-un array de byte C
Lucrul cu Bibliotecile C++ ale Microcontrolerului
- Programarea microcontrolerului
- Colectarea datelor
- Rularea inferenței pe controler
Verificarea Rezultatelor
- Rularea unui test unitar pentru a vedea fluxul de lucru end-to-end
Crearea unui Sistem de Detectare a Imaginilor
- Clasificarea obiectelor fizice din datele de imagine
- Crearea unui model TensorFlow de la zero
Implementarea unui Dispozitiv cu AI
- Rularea inferenței pe un microcontroler în teren
Depanare
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Experiență în programare C sau C++
- O înțelegere de bază a Python
- O înțelegere generală a sistemelor embedded
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Programatori
- Oameni de știință de date interesați de dezvoltarea sistemelor embedded
21 Ore
Mărturii (2)
Instructorul a fost foarte interactiv și a menținut un ritm constant.
Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
Curs - Raspberry Pi for Beginners
Tradus de catre o masina
Doar să ne lansăm și să facem unele lucruri de bază a fost extrem de util
Remy Pieron - Facebook
Curs - Arduino Programming for Beginners
Tradus de catre o masina
