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 în TinyML
- Ce este TinyML?
- Importanța învățării automate pe microcontrolere.
- Comparație între inteligența artificială tradițională și TinyML.
- Prezentare generală a cerințelor hardware și software.
Configurarea mediului TinyML
- Instalarea IDE Arduino și configurarea mediului de dezvoltare.
- Introducere în TensorFlow Lite și Edge Impulse.
- Flashing și configurarea microcontrolerelor pentru aplicații TinyML.
Construirea și implementarea modelelor TinyML
- Înțelegerea fluxului de lucru TinyML.
- Formarea unui model simplu de învățare automată pentru microcontrolere.
- Conversia modelelor AI în format TensorFlow Lite.
- Implementarea modelelor pe dispozitive hardware.
Optimizarea TinyML pentru dispozitive periferice
- Reducerea amprentei de memorie și de calcul.
- Tehnici de cuantizare și compresie a modelelor.
- Benchmarking TinyML al performanței modelelor.
TinyML Aplicații și Use Cases
- Recunoașterea gesturilor utilizând datele accelerometrului.
- Clasificarea audio și detectarea cuvintelor cheie.
- Detectarea anomaliilor pentru întreținerea predictivă.
TinyML Provocări și tendințe viitoare
- Limitări hardware și strategii de optimizare.
- Preocupări privind securitatea și confidențialitatea în TinyML.
- Progresele și cercetările viitoare în domeniul TinyML.
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
- Cunoștințe de programare de bază (Python sau C/C++)
- Familiaritate cu conceptele de învățare automată (recomandată, dar nu obligatorie)
- Înțelegerea sistemelor integrate (opțional, dar util)
Audiență
- ingineri
- Oameni de știință în domeniul datelor
- entuziaști AI
14 ore
