Fundamentos de aprendizado de máquina embutido e TinyML

O aprendizado de máquina não está mais confinado a servidores poderosos; está se movendo para a borda do nosso mundo físico através de dispositivos de baixa potência.Este curso fornece uma introdução abrangente ao campo do TinyML, permitindo que você traga inteligência para hardware que opera em uma bateria por meses ou até anos. Você aprenderá a preencher a lacuna entre a ciência de dados e os sistemas embarcados para criar aplicativos responsivos, focados na privacidade e eficientes. Ao final deste curso, você entenderá o ciclo de vida completo de um projeto de machine learning incorporado, desde a coleta de dados até a inferência no dispositivo. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais das arquiteturas TinyML e edge computing. - Aprenda a coletar e pré-processar dados de sensores especificamente para ambientes incorporados. - Pratique redes neurais de treinamento otimizadas para microcontroladores com recursos limitados. - Aplique técnicas de otimização de modelo como quantização e poda para minimizar as pegadas de memória. - Explore estruturas modernas, como o TensorFlow Lite para microcontroladores para implantação de borda. - Entenda como implementar casos de uso do mundo real, como identificação de palavras-chave e reconhecimento de gestos. O curso começa com terminologia essencial e uma visão geral do hardware incorporado antes de orientá-lo através de pipelines de dados, otimização de modelos e estratégias de implantação. Este programa é projetado para iniciantes interessados em eletrônicos ou software que desejam explorar a interseção de IA e hardware, sem necessidade de experiência prévia em aprendizado de máquina.Comece sua jornada no mundo dos sistemas embarcados inteligentes hoje.