План на курса

Въведение

    Microcontroller срещу микропроцесори Microcontroller, предназначени за задачи за машинно обучение

Преглед на TensorFlow Lite функции

    Извод за машинно обучение на устройството Решаване на мрежово забавяне Решаване на ограничения на мощността Запазване на поверителността

Ограничения на Microcontroller

    Консумация на енергия и размер Мощност на обработка, памет и съхранение Ограничени операции

Приготвяме се да започнем

    Подготовка на средата за разработка Изпълнение на прост Hello World на Microcontroller

Създаване на система за аудио детекция

    Получаване на модел TensorFlow Преобразуване на модела в TensorFlow Lite FlatBuffer

Сериализиране на кода

    Преобразуване на FlatBuffer в C байтов масив

Работа с C++ библиотеките на Microcontroller.

    Кодиране на микроконтролера Събиране на данни Изпълнение на заключение на контролера

Проверка на резултатите

    Изпълнение на модулен тест, за да видите работния процес от край до край

Създаване на система за откриване на изображения

    Класифициране на физически обекти от данни за изображение Създаване на TensorFlow модел от нулата

Внедряване на устройство с активиран AI

    Изпълнение на извод на микроконтролер в полето

Отстраняване на неизправности

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Опит в програмирането на C или C++
  • Основно разбиране на Python
  • Общо разбиране на вградените системи

Публика

  • Разработчици
  • Програмисти
  • Учени по данни с интерес към разработването на вградени системи
 21 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Свързани Kурсове

Arduino Programming for Beginners

21 Hours

Raspberry Pi for Beginners

14 Hours

C++ for Embedded Systems

21 Hours

Using C++ in Embedded Systems - Applying C++11/C++14

21 Hours

Свързани Kатегории