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Temario del curso
Introducción
- Microcontrolador vs. Microprocesador
- Microcontroladores diseñados para tareas de aprendizaje automático
Descripción general de las características de TensorFlow Lite
- Inferencia de aprendizaje automático en el dispositivo
- Resolución de latencia de red
- Resolución de restricciones de energía
- Preservación de la privacidad
Limitaciones de un Microcontrolador
- Consumo de energía y tamaño
- Potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento
- Operaciones limitadas
Primeros Pasos
- Preparación del entorno de desarrollo
- Ejecución de un simple Hola Mundo en el microcontrolador
Creación de un Sistema de Detección de Audio
- Obtención de un modelo de TensorFlow
- Conversión del modelo a un FlatBuffer de TensorFlow Lite
Seriarización del Código
- Conversión del FlatBuffer a un arreglo de bytes en C
Trabajo con las Bibliotecas C++ del Microcontrolador
- Programación del microcontrolador
- Recopilación de datos
- Ejecución de inferencia en el controlador
Verificación de Resultados
- Ejecución de una prueba unitaria para visualizar el flujo de trabajo de extremo a extremo
Creación de un Sistema de Detección de Imágenes
- Clasificación de objetos físicos a partir de datos de imagen
- Creación de un modelo de TensorFlow desde cero
Despliegue de un Dispositivo con Inteligencia Artificial
- Ejecución de inferencia en un microcontrolador en campo
Resolución de Problemas
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Experiencia en programación en C o C++
- Conocimiento básico de Python
- Comprensión general de sistemas embebidos
Público Objetivo
- Desarrolladores
- Programadores
- Científicos de datos con interés en el desarrollo de sistemas embebidos
21 Horas
Testimonios (2)
El formador fue muy interactivo y mantuvo un ritmo constante.
Carolyn Yaacoby - Yeshiva University
Curso - Raspberry Pi for Beginners
Traducción Automática
Empezar y hacer algunas cosas básicas fue súper útil
Remy Pieron - Facebook
Curso - Arduino Programming for Beginners
Traducción Automática
