Embedded Computer Vision và TinyML Fundamentals

Tầm nhìn máy tính không còn bị hạn chế ở các máy chủ đám mây mạnh mẽ và máy tính cao cấp. Với sự phát triển của học máy nhúng, bây giờ bạn có thể chạy các mô hình nhận diện hình ảnh thông minh trực tiếp trên các bộ vi điều khiển nhỏ, ít năng lượng. Chương trình này hướng dẫn bạn qua quá trình thiết kế, đào tạo và triển khai các mô hình học máy nhỏ gọn cho phần cứng hạn chế nguồn lực, biến các máy ảnh đơn giản thành cảm biến thông minh. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của xử lý hình ảnh kỹ thuật số và cách giải thuật thị giác máy tính giải thích dữ liệu thị giác. - Tìm hiểu các nền tảng của học máy nhúng (TinyML) và cách mạng nơron được tối ưu hóa cho vi điều khiển. - Chuẩn bị và quản lý các tập dữ liệu hình ảnh tùy chỉnh, áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ kiện hiện đại để cải thiện độ chính xác mô hình. - Luyện tập phân loại hình ảnh và mô hình phát hiện đối tượng sử dụng Edge Impulse và tối ưu hóa chúng bằng cách sử dụng lượng tử hóa. - Thiết lập các mô hình huấn luyện cho các nền tảng nhúng như OpenMV để thực hiện suy luận thị giác thời gian thực trên phần cứng công suất thấp. - Phân tích hiệu suất mô hình, độ trễ và sử dụng bộ nhớ để đảm bảo hiệu quả thực hiện trên thiết bị. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững lý thuyết cơ bản của hình ảnh kỹ thuật số và mạng nơron trước khi chuyển bước qua bước tạo tập dữ liệu, đào tạo mô hình, tối ưu hóa và triển khai phần cứng. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến phần cứng, IoT và trí tuệ nhân tạo, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với học máy hoặc hệ thống nhúng. Bắt đầu đọc hôm nay để nối liền khoảng cách giữa phần cứng và trí tuệ nhân tạo.