Applicazioni TinyML per Dispositivi Embedded

Il machine learning non è più confinato in enormi data center; ora alimenta i dispositivi più piccoli nella nostra vita quotidiana. Questo corso fornisce una base pratica in TinyML, consentendoti di creare funzionalità intelligenti per hardware con memoria e potenza limitate. Imparerai come colmare il divario tra algoritmi complessi e sistemi embedded vincolati. Attraverso spiegazioni scritte ed esempi basati su codice, esplorerai come elaborare i dati dei sensori per prendere decisioni in tempo reale sull'edge. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali e i vincoli dell'edge computing e la terminologia TinyML - Implementare sistemi di keyword spotting per comandi vocali dei dispositivi - Applicare tecniche di visual wake word per identificare oggetti o persone specifici utilizzando sensori a basso consumo - Sviluppare modelli di riconoscimento gestuale utilizzando dati di movimento da accelerometri e giroscopi - Ottimizzare i modelli utilizzando quantizzazione e pruning per rientrare nei limiti hardware rigorosi - Esplorare flussi di lavoro MLOps moderni per distribuire e monitorare modelli su dispositivi edge remoti Il corso inizia con concetti fondamentali di AI embedded prima di approfondire applicazioni specifiche per dati audio, visivi e di movimento. Seguirai un percorso strutturato dalla comprensione dell'input grezzo del sensore alla distribuzione di un modello ottimizzato su un microcontroller. Questo corso è pensato per principianti interessati all'AI e all'hardware, senza richiedere alcuna esperienza pregressa nella distribuzione di machine learning. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo dell'edge computing intelligente.