Programa do Curso
Introdução
- Microcontroller vs Microprocessador
- Microcontrollers concebidos para tarefas de aprendizagem automática
Síntese das características de TensorFlow Lite
- Inferência de aprendizagem automática no dispositivo
- Resolver a latência da rede
- Resolver as restrições de energia
- Preservar a privacidade
Restrições de um Microcontroller
- Consumo de energia e tamanho
- Potência de processamento, memória e armazenamento
- Operações limitadas
Começar a trabalhar
- Preparando o ambiente de desenvolvimento
- Executando um simples Hello World no Microcontroller
Criar um sistema de deteção de áudio
- Obtenção de um modelo TensorFlow
- Convertendo o modelo em um TensorFlow Lite FlatBuffer
Serializando o código
- Converter o FlatBuffer numa matriz de bytes em C
Trabalhar com as bibliotecas C++ da Microcontroller'ss
- Codificação do microcontrolador
- Recolha de dados
- Executar a inferência no controlador
Verificação dos resultados
- Executar um teste unitário para ver o fluxo de trabalho de ponta a ponta
Criar um sistema de deteção de imagens
- Classificação de objectos físicos a partir de dados de imagem
- Criar um modelo TensorFlow a partir do zero
Implementar um dispositivo com IA
- Execução de inferência num microcontrolador no terreno
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência de programação em C ou C++
- Compreensão básica de Python
- Compreensão geral dos sistemas incorporados
Público
- Desenvolvedores
- Programadores
- Cientistas de dados com interesse no desenvolvimento de sistemas incorporados
Declaração de Clientes (3)
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Remy Pieron - Facebook
Curso - Arduino Programming for Beginners
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Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
Curso - Raspberry Pi for Beginners
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