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Course Outline
소개
- Microcontroller 대 마이크로프로세서
- Microcontroller 기계 학습 작업을 위해 설계되었습니다.
TensorFlow Lite 기능 개요
- 온디바이스 머신러닝 추론
- 네트워크 대기 시간 해결
- 전력 제약 문제 해결
- 개인 정보 보호
Microcontroller의 제약
- 에너지 소비 및 크기
- 처리 능력, 메모리, 스토리지
- 제한된 운영
시작하기
- 개발 환경 준비
- Microcontroller에서 간단한 Hello World 실행
오디오 감지 시스템 만들기
- TensorFlow 모델 얻기
- 모델을 TensorFlow Lite FlatBuffer로 변환
코드 직렬화
- FlatBuffer를 C 바이트 배열로 변환
Microcontroller의 C++ 라이브러리 작업
- 마이크로컨트롤러 코딩
- 데이터 수집
- 컨트롤러에서 추론 실행
결과 확인
- 엔드투엔드 워크플로를 확인하기 위해 단위 테스트 실행
이미지 감지 시스템 만들기
- 이미지 데이터로부터 물리적 객체 분류
- 처음부터 TensorFlow 모델 만들기
AI 지원 장치 배포
- 현장의 마이크로 컨트롤러에서 추론 실행
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- C 또는 C++ 프로그래밍 경험
- Python에 대한 기본 이해
- 임베디드 시스템에 대한 일반적인 이해
청중
- 개발자
- 프로그래머
- 임베디드 시스템 개발에 관심이 있는 데이터 과학자
21 Hours
회원 평가 (2)
Sean was a dynamic speaker and the hands-on exercises were very interesting and I can see how they will be really applicable.
Temira Koenig - Yeshiva University
Course - Raspberry Pi for Beginners
The aquisition of useful knowlwdge and clarification of some things I was not sure of peviously.
