組み込みデバイス向けのTinyMLアプリケーション

機械学習はもはや大規模なデータセンターに限定されるものではなく、私たちの日常生活の最も小さなデバイスを動かしています。このコースは、TinyMLの実践的な基礎を提供し、メモリと電力に制約のあるハードウェアでインテリジェントな機能を構築できるようにします。 複雑なアルゴリズムと制約のある組み込みシステムとのギャップを埋める方法を学びます。記述的な説明とコードベースの例を通じて、エッジでリアルタイムの意思決定を行うためにセンサーデータを処理する方法を探ります。 学習内容: - エッジコンピューティングとTinyMLの専門用語のコア原則と制約を理解する - 音声起動デバイスコマンド用のキーワードスポッティングシステムを実装する - 低電力センサーを使用して特定のオブジェクトまたは人物を識別するためにビジュアルウェイクワード技術を適用する - 加速度計とジャイロスコープからのモーションデータを使用してジェスチャー認識モデルを開発する - 量子化とプルーニングを使用してモデルを最適化し、厳格なハードウェア制限内に収める - リモートエッジデバイスでモデルをデプロイおよび監視するための最新のMLOpsワークフローを探索する コースは、組み込みAIの基礎概念から始まり、オーディオ、ビジョン、モーションデータの特定のアプリケーションに飛び込みます。生のセンサー入力の理解からマイクロコントローラーへの最適化モデルのデプロイまで、構造化されたパスをたどります。 このコースは、AIとハードウェアに関心のある初心者向けに設計されており、機械学習のデプロイに関する事前の経験は必要ありません。インテリジェントエッジコンピューティングの世界への旅を今日から始めましょう。