Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Vstup do TinyML
- Co je TinyML?
- Význam strojového učení v mikrokontrolerech
- Srovnání mezi tradičním AI a TinyML
- Přehled hardware a software požadavků
Nastavení prostředí pro TinyML
- Instalace Arduino IDE a nastavení vývojového prostředí
- Úvod do TensorFlow Lite a Edge Impulse
- Firmware a konfigurace mikrokontrolerů pro aplikace TinyML
Vytváření a nasazování modelů TinyML
- Rozumění pracovnímu procesu TinyML
- Trénování jednoduchého modelu strojového učení pro mikrokontrolery
- Převod AI modelů do formátu TensorFlow Lite
- Nasazování modelů na hardwarová zařízení
Optimalizace TinyML pro okrajové zařízení
- Snížení paměťového a výpočetního zátěže
- Techniky kvantizace a komprese modelu
- Benchmarking výkonu modelů TinyML
Aplikace TinyML a Use Cases
- Detekce gest pomocí dat akcelerometru
- Klasterování zvuku a rozpoznávání klíčových frází
- Detekce anomálií pro prediktivní údržbu
Výzvy TinyML a budoucí trendy
- Hardware omezení a strategie optimalizace
- Zabezpečení a ochrana soukromí v TinyML
- Budoucí pokroky a výzkum v TinyML
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti programování (Python nebo C/C++)
- Znalost konceptů strojového učení (doporučeno, ale není povinné)
- Pochopení vnořených systémů (volitelné, ale prospěšné)
Cílová skupina
- Inženýři
- Data vědci
- Fandom AI
14 hodiny
