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코스 개요
소개
- 마이크로컨트롤러와 마이크로프로세서 비교
- 머신 러닝 작업을 위한 마이크로컨트롤러
TensorFlow Lite 기능 개요
- 장치에서의 머신 러닝 추론
- 네트워크 지연 시간 해결
- 전력 제약 해결
- 프라이버시 보호
마이크로컨트롤러의 제약 조건
- 에너지 소비와 크기
- 처리 능력, 메모리 및 저장 공간
- 한정된 작업
시작하기
- 개발 환경 준비
- 마이크로컨트롤러에서 간단한 Hello World 실행
오디오 인식 시스템 만들기
- TensorFlow 모델 얻기
- 모델을 TensorFlow Lite FlatBuffer로 변환하기
코드 직렬화
- FlatBuffer를 C 바이트 배열로 변환하기
마이크로컨트롤러의 C++ 라이브러리 작업
- 마이크로컨트롤러 코딩
- 데이터 수집
- 컨트롤러에서 추론 실행
결과 확인
- 단위 테스트를 통해 엔드투엔드 워크플로우 검증하기
이미지 인식 시스템 만들기
- 이미지 데이터에서 물체 분류하기
- scratch(0부터)으로 TensorFlow 모델 생성하기
AI 기능 장치 배포
- 필드에서 마이크로컨트롤러에서 추론 실행하기
문제 해결
요약 및 결론
요건
- C 또는 C++ 프로그래밍 경험
- Python에 대한 기본적인 이해
- 임베디드 시스템에 대한 일반적인 이해
대상
- 개발자
- 프로그래머
- 임베디드 시스템 개발에 관심이 있는 데이터 과학자
21 시간
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
코스 - Raspberry Pi for Beginners
유용한 지식의 획득과 이전에 확신이 없었던 사항들의 명확화.
Kenneth Mahoney - University of Glasgow
코스 - Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
기계 번역됨
