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
 21 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (4)

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