Programa do Curso
Introdução
- Diferença entre Microcontrolador e Microprocessador
- Microcontroladores projetados para tarefas de aprendizado de máquina
Visão Geral das Funcionalidades do TensorFlow Lite
- Inferência de aprendizado de máquina no dispositivo
- Solução para latência da rede
- Solução para restrições de energia
- Preservação da privacidade
Restrições de um Microcontrolador
- Consumo de energia e tamanho
- Poder de processamento, memória e armazenamento
- Operações limitadas
Começando
- Preparando o ambiente de desenvolvimento
- Executando um simples Hello World no Microcontrolador
Criando um Sistema de Detecção de Áudio
- Obtendo um Modelo TensorFlow
- Convertendo o Modelo para um FlatBuffer do TensorFlow Lite
Seriando o Código
- Convertendo o FlatBuffer para um array de bytes em C
Trabalhando com as Bibliotecas C++ do Microcontrolador
- Codificando o microcontrolador
- Coletando dados
- Executando a inferência no controlador
Verificando os Resultados
- Executando um teste unitário para ver o fluxo de trabalho do início ao fim
Criando um Sistema de Detecção de Imagens
- Classificando objetos físicos a partir de dados de imagem
- Criando um modelo TensorFlow do zero
Implantando um Dispositivo com IA
- Executando a inferência em um microcontrolador no campo
Solução de Problemas
Resumo e Conclusão
Requisitos
- Experiência em programação C ou C++
- Compreensão básica de Python
- Conhecimento geral de sistemas embarcados
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Programadores
- Cientistas de dados com interesse em desenvolvimento de sistemas embarcados
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Testemunhos de Clientes (2)
O instrutor foi muito interativo e manteve um ritmo estável.
Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
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Estava apenas começando e fazendo algumas coisas básicas, o que foi super útil
Remy Pieron - Facebook
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