TinyML und Embedded Machine Learning: Von Sensoren bis zur Bereitstellung

Da Geräte immer kleiner und stärker in unseren Alltag integriert werden, wird die Fähigkeit, Daten lokal auf Mikrocontrollern zu verarbeiten, immer wichtiger.Dieser Kurs führt Sie in die Schnittstelle zwischen Hardware und künstlicher Intelligenz ein und bietet einen klaren Weg in das wachsende Feld von TinyML. Sie werden vom Verständnis grundlegender Hardwarekomponenten zum Einsatz funktionaler Machine-Learning-Modelle übergehen, die reale Signale direkt am Edge interpretieren. Durch schriftliche Erläuterungen und strukturierte Übungen erwerben Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Rohdaten von Sensoren in verwertbare Informationen zu verwandeln, ohne sich auf Cloud-Konnektivität verlassen zu müssen.Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, effiziente Modelle zu entwerfen und zu implementieren, die auf ressourcenbeschränkte Umgebungen zugeschnitten sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien eingebetteter Systeme und der Low-Power-Hardware-Architektur - Wenden Sie Signalverarbeitungstechniken an, um Rohdaten von Mikrofonen und Beschleunigungsmessern zu interpretieren - Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle, die für Mikrocontroller und mobile Hardware optimiert sind - Üben Sie Modellquantisierung und -optimierung, um Speicher- und Speicherplatz zu reduzieren - Bereitstellen eines akustischen Ereigniserkennungssystems zum Erkennen bestimmter Geräuschmuster - Implementieren von energieeffizienten Inferenzstrategien für einen nachhaltigen Gerätebetrieb Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Hardware-Grundlagen, bevor Sie sich der Datenerfassung, dem Modelltraining und den spezifischen Einschränkungen des Edge Computing widmen.Sie werden Ihr Wissen abschließend in einem Projekt anwenden, das sich auf die Klassifizierung akustischer Ereignisse in der realen Welt konzentriert. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die sich für die Schnittstelle zwischen Hardware und KI interessieren. Es sind keine Vorkenntnisse in Embedded Systems oder Machine Learning erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung intelligenter Edge-Geräte.