Edge AI dan TinyML untuk Mikropengawal

Dalam dunia peranti bersambung, menghantar semua data sensor ke awan selalunya perlahan, kos tinggi, dan menggunakan banyak kuasa. Menjalankan model pembelajaran mesin secara terus pada perkakasan kecil—dikenali sebagai Edge AI atau TinyML—membolehkan pembuatan keputusan yang serta-merta, peribadi, dan cekap tepat di tempat data tersebut dikumpul. Kursus ini membimbing anda melalui keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin terbenam, daripada memahami kekangan perkakasan hinggalah melancarkan model yang dioptimumkan. Anda akan belajar cara menyesuaikan aliran kerja pembelajaran mesin standard untuk mikropengawal, memastikan model anda berjalan dengan cekap dalam had memori dan pemprosesan yang ketat. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep teras Edge AI, TinyML, dan kekangan perkakasan mikropengawal - Memproses dan menyediakan data sensor khusus untuk persekitaran yang terhad sumber - Mengoptimumkan rangkaian saraf menggunakan kuantisasi dan pemangkasan untuk meminimumkan penggunaan memori - Melancarkan model pembelajaran mesin pada mikropengawal menggunakan masa jalan C/C++ yang ringan - Menilai prestasi model, pendam, dan penggunaan kuasa pada perkakasan edge Bermula dengan definisi asas sistem terbenam dan pembelajaran mesin, kursus berasaskan teks ini membawa anda langkah demi langkah melalui saluran paip data, konsep latihan model, strategi pengoptimuman, and senario pelancaran dunia sebenar. Kursus ini direka untuk pemula, pembangun perisian, dan peminat perkakasan yang ingin meneroka persilangan AI dan sistem terbenam, tanpa memerlukan pengalaman terdahulu dalam pembelajaran mesin. Mula membaca hari ini dan ketahui cara membina aplikasi terbenam yang pintar dan berkuasa rendah.