Programa del Curso
Introducción
- Microcontroller frente al microprocesador
- MicrocontrollerDiseñado para tareas de aprendizaje automático
Descripción general de TensorFlow Lite Características
- Inferencia de aprendizaje automático en el dispositivo
- Resolución de la latencia de red
- Resolver las restricciones de potencia
- Preservar la privacidad
Restricciones de un Microcontroller
- Consumo y tamaño de la energía
- Potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento
- Operaciones limitadas
Empezar
- Preparación del entorno de desarrollo
- Ejecutar un simple Hello World en el Microcontroller
Creación de un sistema de detección de audio
- Obtención de un modelo de TensorFlow
- Convertir el modelo en un TensorFlow Lite FlatBuffer
Serialización del código
- Convertir el FlatBuffer en una matriz de bytes de C
Trabajar con Microcontroller'ss C++ Libraries
- Codificación del microcontrolador
- Recopilación de datos
- Ejecución de inferencias en el controlador
Verificación de los resultados
- Ejecución de una prueba unitaria para ver el flujo de trabajo de un extremo a otro
Creación de un sistema de detección de imágenes
- Clasificación de objetos físicos a partir de datos de imagen
- Creación de TensorFlow modelo desde cero
Implementación de un dispositivo habilitado para IA
- Ejecución de inferencias en un microcontrolador en el campo
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en programación en C o C++
- Una comprensión básica de Python
- Una comprensión general de los sistemas embebidos
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
- Científicos de datos con interés en el desarrollo de sistemas embebidos
Testimonios (3)
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Remy Pieron - Facebook
Curso - Arduino Programming for Beginners
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Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
Curso - Raspberry Pi for Beginners
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