Основы TinyML: Машинное обучение на микроконтроллерах

Разблокируйте силу искусственного интеллекта на крошечных, работающих на батарейках устройствах. Этот курс раскрывает мир Tiny Machine Learning (TinyML), где модели ML работают локально на небольших, энергоэффективных микроконтроллерах. К концу этого курса вы получите прочный фундамент в принципах и практике TinyML. Вы поймете, как создавать интеллектуальные устройства, которые могут ощущать, обрабатывать и действовать на данные из физического мира, не полагаясь на постоянное подключение к Интернету. Что вы узнаете: - Понять основные концепции TinyML и его применение в повседневных объектах. - Узнайте об интегрированном рабочем процессе с использованием TensorFlow Lite для микроконтроллеров. - Практика обучения простых нейронных сетей, подходящих для оборудования с ограниченными ресурсами. - Применять методы оптимизации и квантования моделей для уменьшения моделей в целях развертывания. - Изучить основы работы с микроконтроллерами и датчиками для сбора данных. - Создайте полное приложение TinyML, от сбора данных до вывода на устройстве. Курс начинается с ключевой терминологии и основных понятий машинного обучения и встроенных систем. Затем вы пройдете практические шаги по созданию и развертыванию вашего первого интеллектуального устройства. Этот курс предназначен для начинающих. Для начала не требуется предыдущий опыт в области машинного обучения или встроенной электроники. Начните свое путешествие в увлекательную область искусственного интеллекта на устройстве сегодня.