Aplikasi TinyML untuk Perangkat Tertanam

Machine learning tidak lagi terbatas pada pusat data besar; kini ia memberdayakan perangkat terkecil dalam kehidupan kita sehari-hari. Kursus ini memberikan dasar praktis dalam TinyML, memungkinkan Anda membangun fitur cerdas untuk perangkat keras dengan memori dan daya terbatas. Anda akan belajar cara menjembatani kesenjangan antara algoritma kompleks dan sistem tertanam yang terbatas. Melalui penjelasan tertulis dan contoh berbasis kode, Anda akan mengeksplorasi cara memproses data sensor untuk membuat keputusan waktu nyata di edge. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami prinsip inti dan batasan komputasi edge serta terminologi TinyML - Mengimplementasikan sistem keyword spotting untuk perintah perangkat yang diaktifkan suara - Menerapkan teknik visual wake word untuk mengidentifikasi objek atau orang tertentu menggunakan sensor berdaya rendah - Mengembangkan model pengenalan gestur menggunakan data gerak dari akselerometer dan giroskop - Mengoptimalkan model menggunakan kuantisasi dan pruning agar sesuai dengan batasan perangkat keras yang ketat - Mengeksplorasi alur kerja MLOps modern untuk menerapkan dan memantau model pada perangkat edge jarak jauh Kursus dimulai dengan konsep dasar AI tertanam sebelum mendalami aplikasi spesifik untuk data audio, visual, dan gerak. Anda akan mengikuti jalur terstruktur mulai dari memahami input sensor mentah hingga menerapkan model yang dioptimalkan pada mikrokontroler. Kursus ini dirancang untuk pemula yang tertarik pada AI dan perangkat keras, tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dalam penerapan machine learning. Mulailah perjalanan Anda ke dunia komputasi edge cerdas hari ini.