組み込みコンピュータビジョンとTinyMLの基礎

コンピュータビジョンは、もはや強力なクラウドサーバーやハイエンドのコンピューターに限定されるものではありません。組み込み機械学習の台頭により、小型で低電力のマイクロコントローラー上でインテリジェントな画像認識モデルを直接実行できるようになりました。 このコースでは、リソースが限られたハードウェアにコンパクトな機械学習モデルを設計、トレーニング、デプロイするプロセスを案内し、シンプルなカメラをスマートセンサーに変えます。 学習内容： - デジタル画像処理のコアコンセプトと、コンピュータビジョンアルゴリズムが視覚データをどのように解釈するかを理解します。 - 組み込み機械学習（TinyML）の基礎と、ニューラルネットワークがマイクロコントローラー向けにどのように最適化されるかを探ります。 - カスタム画像データセットを準備・管理し、最新のデータ拡張技術を適用してモデルの精度を向上させます。 - Edge Impulseを使用して画像分類および物体検出モデルをトレーニングし、量子化を使用してそれらを最適化します。 - OpenMVのような組み込みプラットフォームにトレーニング済みのモデルをデプロイし、低電力ハードウェアでリアルタイムの視覚的推論を実行します。 - モデルのパフォーマンス、レイテンシ、メモリ使用量を分析し、効率的なオンデバイス実行を保証します。 データセットの作成、モデルのトレーニング、最適化、ハードウェアへのデプロイへと段階的に進む前に、まずデジタル画像とニューラルネットワークの基礎理論を習得することから始めます。 このコースは、ハードウェア、IoT、および人工知能に関心のある初心者向けに設計されており、機械学習や組み込みシステムに関する事前の経験は必要ありません。 ハードウェアと人工知能の間のギャップを埋めるために、今日から読み始めましょう。