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 în TinyML
- Ce este TinyML?
- Importanța învățării automate pe microcontrolere
- Compararea între AI tradițional și TinyML
- Prezentare a cerințelor hardware și software
Configurarea Mediului TinyML
- Instalarea Arduino IDE și configurarea mediului de dezvoltare
- Introducere în TensorFlow Lite și Edge Impulse
- Flasharea și configurarea microcontrolerelor pentru aplicații TinyML
Construirea și Implementarea Modelilor TinyML
- Înțelegerea fluxului de lucru TinyML
- Antrenarea unui model simplu de învățare automată pentru microcontrolere
- Convertirea modelelor AI în format TensorFlow Lite
- Implementarea modelelor pe dispozitive hardware
Optimizarea TinyML pentru Dispozitive de Contur
- Reducerea aperției memorie și a consumului computational
- Tehnici de cuantizare și compresie a modelelor
- Testarea performanței modelului TinyML
Aplicațiile și Studiile de Caz ale TinyML
- Recunoașterea gesturilor folosind datele accelerometrului
- Clasificarea audio și identificarea cuvintelor cheie
- Detectarea anomaliei pentru întreținerea predictivă
provocările și Tendințele Viitoare ale TinyML
- Limitările hardware și strategiile de optimizare
- Problemele de securitate și confidențialitate în TinyML
- Avansările viitoare și cercetările în TinyML
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Cunoștințe de bază în programare (Python sau C/C++)
- Familiaritate cu conceptele de învățare automată (recomandat, dar nu obligatoriu)
- Înțelegerea sistemelor încorporate (opțional, dar util)
Public Țintă
- Ingineri
- Cercetători în domeniul datelor
- Ențuziaști AI
14 ore
