Fondamenti di TinyML: Machine Learning su Microcontrollori

Sblocca la potenza dell'intelligenza artificiale su dispositivi minuscoli e alimentati a batteria. Questo corso demistifica il mondo del Tiny Machine Learning (TinyML), dove i modelli ML vengono eseguiti localmente su microcontrollori piccoli ed efficienti dal punto di vista energetico. Alla fine di questo corso, avrai una solida base nei principi e nelle pratiche di TinyML. Capirai come creare dispositivi intelligenti in grado di rilevare, elaborare e agire sui dati del mondo fisico senza fare affidamento su una connessione internet costante. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di TinyML e le sue applicazioni negli oggetti di uso quotidiano. - Imparare il flusso di lavoro end-to-end utilizzando TensorFlow Lite for Microcontrollers. - Esercitarsi nell'addestramento di semplici reti neurali adatte per hardware con risorse limitate. - Applicare tecniche di ottimizzazione e quantizzazione dei modelli per ridurne le dimensioni per la distribuzione. - Esplorare le basi del lavoro con microcontrollori e sensori per la raccolta dati. - Costruire un'applicazione TinyML completa, dalla raccolta dati all'inferenza on-device. Il corso inizia con la terminologia chiave e i concetti fondamentali sia del machine learning che dei sistemi embedded. Da lì, progredirai attraverso i passaggi pratici per costruire e distribuire il tuo primo dispositivo intelligente. Questo corso è progettato per principianti assoluti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in machine learning o elettronica embedded per iniziare. Inizia oggi il tuo viaggio nell'entusiasmante campo dell'AI on-device.