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Programa del Curso
Introducción
- Microcontroller vs Microprocesador
- MicrocontrollerDiseñado para tareas de aprendizaje automático
Descripción general de las funciones de TensorFlow Lite
- Inferencia de aprendizaje automático en el dispositivo
- Resolver la latencia de la red
- Resolución de restricciones de potencia
- Preservar la privacidad
Restricciones de un Microcontroller
- Consumo de energía y tamaño
- Potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento
- Operaciones limitadas
Empezar
- Preparación del entorno de desarrollo
- Ejecutar un simple Hello World en el Microcontroller
Creación de un sistema de detección de audio
- Obtención de un modelo TensorFlow
- Convertir el modelo en un TensorFlow Lite FlatBuffer
Serialización del código
- Convertir FlatBuffer en una matriz de bytes C
Trabajar con bibliotecas Microcontroller'ss C++
- Codificación del microcontrolador
- Recopilación de datos
- Ejecución de inferencias en el controlador
Verificación de los resultados
- Ejecución de una prueba unitaria para ver el flujo de trabajo de un extremo a otro
Creación de un sistema de detección de imágenes
- Clasificación de objetos físicos a partir de datos de imagen
- Creación de TensorFlow modelo desde cero
Implementación de un dispositivo habilitado para IA
- Ejecución de inferencias en un microcontrolador en el campo
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- C o C++ experiencia en programación
- Una comprensión básica de Python
- Una comprensión general de los sistemas embebidos
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
- Científicos de datos con interés en el desarrollo de sistemas embebidos
21 Horas
Testimonios (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
Curso - Raspberry Pi for Beginners
The aquisition of useful knowlwdge and clarification of some things I was not sure of peviously.
