Edge Machine Learning trên Arm Microcontrollers

Các bộ vi điều khiển có ở khắp nơi, và mang trí tuệ trực tiếp đến các thiết bị năng lượng thấp này đang chuyển đổi công nghệ. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua những yếu tố cơ bản của việc thiết kế và triển khai các mô hình học máy hiệu quả trực tiếp trên phần cứng dựa vào Arm. Bằng cách đọc qua hướng dẫn thực tế này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các hệ thống nhúng cơ bản đến việc triển khai các mô hình học máy thực tế ở rìa. Bạn sẽ học cách tối ưu hóa các mô hình cho các môi trường hạn chế nguồn lực, đảm bảo thực hiện nhanh và tiêu thụ điện tối thiểu mà không phụ thuộc vào kết nối đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ cốt lõi của TinyML, máy tính edge, và kiến trúc vi điều khiển. - Xây dựng và huấn luyện mô hình học máy cơ bản tối ưu hóa cho phần cứng hạn chế nguồn lực. - Apply model optimization techniques, bao gồm quan sát và cắt tỉa, để phù hợp với dấu vân tay nhỏ. - Thiết lập các mô hình huấn luyện cho các vi điều khiển dựa trên Arm sử dụng các khung phần mềm nhúng hiện đại. - Phân tích và khắc phục sự cố hiệu suất mô hình trực tiếp trên phần cứng bằng cách sử dụng mã viết. Chuyến đi bắt đầu với các khái niệm cơ bản của hệ thống nhúng và học máy trước khi chuyển sang thực hiện mã tay, chiến lược tối ưu hóa mô hình và bài tập triển khai. Bạn sẽ tiến triển một cách có hệ thống từ lý thuyết đến viết và kiểm tra các ứng dụng AI của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, người đam mê và nhà phát triển phần mềm muốn bước vào thế giới của AI nhúng. Không cần có nền tảng trước đó trong học máy hoặc thiết kế phần cứng. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của trí tuệ, tính toán địa phương.