Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
- Microcontroller vs Microprocesor
- Microcontroller concepute pentru sarcini de învățare automată
Prezentare generală a caracteristicilor TensorFlow Lite Caracteristici
- Inferența de învățare automată pe dispozitiv
- Rezolvarea latenței rețelei
- Rezolvarea constrângerilor de putere
- Păstrarea confidențialității
Constrângeri ale unui Microcontroller
- Consumul de energie și dimensiunea
- Puterea de procesare, memoria și stocarea
- Operațiuni limitate
Noțiuni introductive
- Pregătirea mediului de dezvoltare
- Rularea unui simplu Hello World pe Microcontroller
Crearea unui sistem de detecție audio
- Obținerea unui model TensorFlow
- Conversia modelului într-un TensorFlow Lite FlatBuffer
Serializarea codului
- Conversia FlatBuffer într-o matrice de octeți C
Lucrul cu Microcontroller'ss Biblioteci C++
- Codificarea microcontrolerului
- Colectarea datelor
- Rularea inferenței pe controler
Verificarea rezultatelor
- Rularea unui test unitar pentru a vedea fluxul de lucru de la un capăt la altul
Crearea unui sistem de detectare a imaginilor
- Clasificarea obiectelor fizice din datele de imagine
- Crearea modelului TensorFlow de la zero
Implementarea unui dispozitiv compatibil cu AI
- Rularea inferenței pe un microcontroler pe teren
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Experiență de programare în C sau C++
- O înțelegere de bază a Python .
- O înțelegere generală a sistemelor încorporate .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Programatori
- Științifici de date cu interes pentru dezvoltarea de sisteme încorporate
21 ore
Mărturii (2)
Sean was a dynamic speaker and the hands-on exercises were very interesting and I can see how they will be really applicable.
Temira Koenig - Yeshiva University
Curs - Raspberry Pi for Beginners
The aquisition of useful knowlwdge and clarification of some things I was not sure of peviously.
