TinyML والتعلم الآلي المضمن: من المستشعرات إلى النشر

مع تزايد صغر الأجهزة وتكاملها في حياتنا اليومية، أصبحت القدرة على معالجة البيانات محليًا على المتحكمات الدقيقة ضرورية. تقدم هذه الدورة التدريبية تقاطع الأجهزة والذكاء الاصطناعي، وتوفر مسارًا واضحًا إلى مجال TinyML المتنامي. ستنتقل من فهم مكونات الأجهزة الأساسية إلى نشر نماذج تعلم آلي وظيفية تفسر الإشارات الواقعية مباشرة على الحافة. من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين المنظمة، ستكتسب المهارات اللازمة لتحويل مدخلات المستشعرات الخام إلى ذكاء قابل للتنفيذ دون الاعتماد على الاتصال السحابي. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تصميم وتنفيذ نماذج فعالة مصممة خصيصًا للبيئات ذات الموارد المحدودة. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للأنظمة المضمنة وهندسة الأجهزة منخفضة الطاقة - تطبيق تقنيات معالجة الإشارات لتفسير البيانات الخام من الميكروفونات ومقاييس التسارع - بناء نماذج تعلم آلي محسّنة للمتحكمات الدقيقة وأجهزة الهاتف المحمول - ممارسة تكميم النماذج وتحسينها لتقليل بصمات الذاكرة والتخزين - نشر نظام اكتشاف الأحداث الصوتية للتعرف على أنماط صوتية محددة - تنفيذ استراتيجيات استدلال فعالة للطاقة لتشغيل الأجهزة المستدام تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات الأجهزة قبل الانتقال إلى جمع البيانات وتدريب النماذج والقيود المحددة للحوسبة الطرفية. ستختتم بتطبيق معرفتك على مشروع يركز على تصنيف الأحداث الصوتية الواقعية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بتقاطع الأجهزة والذكاء الاصطناعي؛ لا يلزم وجود خبرة سابقة في الأنظمة المضمنة أو التعلم الآلي. ابدأ في بناء أجهزة طرفية ذكية اليوم.