Kursplan
Introduksjon
- Microcontroller kontra mikroprosessorer Microcontrollerer designet for maskinlæringsoppgaver
Oversikt over TensorFlow Lite funksjoner
- Inferens for maskinlæring på enheten Løse nettverksforsinkelse Løse strømbegrensninger Bevare personvernet
Begrensninger for en Microcontroller
- Energiforbruk og størrelse Prosessorkraft, minne og lagring Begrensede operasjoner
Starter
- Forbereder utviklingsmiljøet Å drive en enkel Hello World på Microcontroller
Opprette et lyddeteksjonssystem
- Skaffe en TensorFlow-modell Konvertering av modellen til en TensorFlow Lite flatbuffer
Serialisering av koden
- Konvertering av flatbufferen til en C-byte-array
Arbeide med Microcontroller sine C++-biblioteker
- Koding av mikrokontrolleren Samle inn data Kjører slutning på kontrolleren
Verifisering av resultatene
- Kjøre en enhetstest for å se ende-til-ende arbeidsflyten
Opprette et bildegjenkjenningssystem
- Klassifisering av fysiske objekter fra bildedata Lage TensorFlow modell fra bunnen av
Distribuere en AI-aktivert enhet
- Kjører slutning på en mikrokontroller i feltet
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- C eller C++ programmeringserfaring
- En grunnleggende forståelse av Python
- En generell forståelse av innebygde systemer
Publikum
- Utviklere
- Programmerere
- Dataforskere med interesse for utvikling av innebygde systemer
Testimonials (3)
Just getting off the ground and doing some basic things was super useful
Remy Pieron - Facebook
Kurs - Arduino Programming for Beginners
The trainer was very interactive and steadily paced.
Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
Kurs - Raspberry Pi for Beginners
The knowledge of the trainer. He was able to answer all of my questions, even questions about our platform. He also continued to help until we all understood the material.