Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în TinyML
- Ce este TinyML?
- Semnificativitatea învățării automate pe microcontroleuri
- Comparare între AI tradițională și TinyML
- Prezentarea cerințelor hardware și software
Configurarea mediului de lucru TinyML
- Instalarea IDE-ului Arduino și configurarea mediuului de dezvoltare
- Introducere în TensorFlow Lite și Edge Impulse
- Procesarea și configurația microcontroleurilor pentru aplicațiile TinyML
Construirea și Implementarea Modelelor TinyML
- Înțelegerea fluxului de lucru al TinyML
- Antrenarea unui model simplu de învățare automată pentru microcontroleuri
- Conversia modelelor AI în format TensorFlow Lite
- Implementarea modelelor pe dispozitive hardware
Optimizarea TinyML pentru Dispozitive de Frontieră
- Reducerea ocupării memoriei și a consumului computațional
- Tehnici pentru cuantificare și compresie a modelului
- Benchmarking al performanței modelului TinyML
Aplicațiile și Casutele de Biliard ale TinyML
- Recunoașterea gesturilor folosind datele accelerometerului
- Clasificarea audio și detectarea cuvântelor-cheie
- Detectarea anomaliei pentru întreținerea predictivă
Probleme și Tendințe Viitoare în TinyML
- Limitările hardware și strategiile de optimizare
- Preocupări legate de securitate și confidențialitate în TinyML
- Avansurile și cercetările viitoare în TinyML
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Cunoștințe de bază în programare (Python sau C/C++)
- FAMILIARIZARE cu conceptele de învățare automată (recomandat, dar nu obligatoriu)
- Înțelegerea sistemelor embeddade (opțional, dar util)
Publicul țintă
- Ingineri
- Cercetători în date
- Enthusiaști de IA
14 ore
