Visione Artificiale Integrata e Fondamentali di TinyML

La visione artificiale non è più limitata a potenti server cloud e computer di fascia alta. Con l'avvento del machine learning integrato, ora puoi eseguire modelli intelligenti di riconoscimento delle immagini direttamente su microcontrollori piccoli e a bassa potenza. Questo corso ti guida attraverso il processo di progettazione, addestramento e distribuzione di modelli compatti di machine learning su hardware con risorse limitate, trasformando semplici telecamere in sensori intelligenti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione digitale delle immagini e come gli algoritmi di visione artificiale interpretano i dati visivi. - Esplorare i fondamenti del machine learning integrato (TinyML) e come le reti neurali vengono ottimizzate per i microcontrollori. - Preparare e curare set di dati di immagini personalizzati, applicando moderne tecniche di aumento dei dati per migliorare la precisione del modello. - Addestrare modelli di classificazione delle immagini e di rilevamento degli oggetti utilizzando Edge Impulse e ottimizzarli tramite quantizzazione. - Distribuire modelli addestrati su piattaforme integrate come OpenMV per eseguire inferenze visive in tempo reale su hardware a bassa potenza. - Analizzare le prestazioni del modello, la latenza e l'utilizzo della memoria per garantire un'esecuzione efficiente sul dispositivo. Inizierai padroneggiando la teoria fondamentale delle immagini digitali e delle reti neurali prima di passare passo dopo passo alla creazione del set di dati, all'addestramento del modello, all'ottimizzazione e alla distribuzione hardware. Questo corso è progettato per principianti interessati all'hardware, all'IoT e all'intelligenza artificiale, non richiedendo alcuna esperienza precedente con il machine learning o i sistemi embedded. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra hardware e intelligenza artificiale.