Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Введение в TinyML
- Какво е TinyML?
- Значение на машинното обучение върху микроконтролери
- Сравнение между традиционен изкуствен интелигент и TinyML
- Обзор на апаратните и софтуерните изисквания
Настройка на средата за TinyML
- Инсталиране на Arduino IDE и настройка на разработващата среда
- Въведение в TensorFlow Lite и Edge Impulse
- Записване и конфигуриране на микроконтролери за приложения на TinyML
Създаване и развертяване на модели на TinyML
- Разбиране на процеса на TinyML
- Обучение на прост модел за машинно обучение за микроконтролери
- Преобразуване на модели на изкуствен интелигент в формат TensorFlow Lite
- Развертяване на модели върху апаратни устройства
Оптимизация на TinyML за периферни устройства
- Намаляване на паметта и компютърния отпечатък
- Техники за квантоване и компресия на модели
- Оценка на производителността на моделите на TinyML
Приложения на TinyML и Use Case
- Разпознаване на жестове чрез данни от акселерометър
- Класификация на звуци и идентификация на ключови думи
- Откриване на аномалии за предвидително поддържане
Изправи на TinyML и бъдещи тенденции
- Ограничения на апаратурата и стратегии за оптимизация
- Въпроси на сигурност и конфиденциалност в TinyML
- Бъдещи разработки и изследвания в TinyML
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по програмиране (Python или C/C++)
- Знание за концепции на машинообучение (предпочитани, но не задължителни)
- Разбиране за вграждени системи (опционални, но полезни)
Целева аудитория
- Инженери
- Данни учени
- Ентусиасти на AI
14 часа
