TinyML Grundlagen: Maschinelles Lernen auf Mikrocontrollern

Entdecken Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz auf kleinen, batteriebetriebenen Geräten.Dieser Kurs entmystifiziert die Welt von Tiny Machine Learning (TinyML), in der ML-Modelle lokal auf kleinem, energieeffizientem Mikrocontroller laufen. Am Ende dieses Kurses haben Sie eine solide Grundlage in den Prinzipien und Praktiken von TinyML.Sie werden verstehen, wie man intelligente Geräte erstellt, die Daten aus der physischen Welt erkennen, verarbeiten und darauf reagieren können, ohne sich auf eine konstante Internetverbindung verlassen zu müssen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von TinyML und seine Anwendungen in alltäglichen Objekten. - Lernen Sie den End-to-End-Workflow mit TensorFlow Lite für Mikrocontroller kennen. - Üben Sie das Training einfacher neuronaler Netze, die für ressourcenbeschränkte Hardware geeignet sind. - Wenden Sie Modelloptimierungs- und Quantisierungstechniken an, um Modelle für die Bereitstellung zu verkleinern. - Erkunden Sie die Grundlagen der Arbeit mit Mikrocontrollern und Sensoren für die Datenerfassung. - Erstellen Sie eine vollständige TinyML-Anwendung, von der Datenerfassung bis zur Inferenz auf dem Gerät. Der Kurs beginnt mit der wichtigsten Terminologie und den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens und der eingebetteten Systeme und führt Sie durch die praktischen Schritte zum Erstellen und Bereitstellen Ihres ersten intelligenten Geräts. Dieser Kurs ist für komplette Anfänger gedacht, da keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder Embedded Electronics erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in das spannende Feld der KI auf Geräten.