TinyML và Embedded Machine Learning: Từ cảm biến đến triển khai

Khi các thiết bị trở nên nhỏ hơn và tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, khả năng xử lý dữ liệu cục bộ trên các bộ điều khiển vi mô trở nên cần thiết. Chương trình này giới thiệu cho bạn về giao điểm của phần cứng và trí tuệ nhân tạo, cung cấp một con đường rõ ràng vào lĩnh vực phát triển của TinyML. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các thành phần phần cứng cơ bản đến triển khai các mô hình học máy chức năng giải thích tín hiệu thế giới thực trực tiếp trên edge. Qua các giải thích bằng văn bản và các bài tập có cấu trúc, bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để chuyển đổi đầu vào cảm biến thô thành thông tin có thể thực hiện mà không cần dựa vào kết nối đám mây. Cuối khóa học này, bạn có thể thiết kế và triển khai các mô hình hiệu quả được thiết kế cho các môi trường có hạn chế về tài nguyên. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của hệ thống nhúng và kiến trúc phần cứng năng lượng thấp - Ứng dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu để giải thích dữ liệu thô từ micro và gia tốc kế - Tạo mô hình học máy tối ưu cho vi điều khiển và phần cứng di động - Luyện tập mô hình lượng tử và tối ưu hóa để giảm bộ nhớ và lưu trữ - Thiết lập hệ thống phát hiện sự kiện âm thanh để nhận ra các mẫu âm đặc biệt - Thực hiện các chiến lược suy luận hiệu quả về năng lượng cho hoạt động thiết bị bền vững Chương trình bắt đầu với những thuật ngữ cơ bản và những kiến thức cơ bản về phần cứng trước khi chuyển sang thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, và những hạn chế cụ thể của việc tính toán edge. Bạn sẽ kết thúc bằng cách áp dụng kiến thức của mình vào một dự án tập trung vào việc phân loại các sự kiện âm thanh trong thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến giao điểm của phần cứng và AI; không cần kinh nghiệm trước đó với các hệ thống nhúng hoặc học máy. Bắt đầu xây dựng các thiết bị edge thông minh ngay hôm nay.