Aplicaciones TinyML: Aprendizaje automático para sistemas embebidos

Los dispositivos inteligentes están en todas partes, pero ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático en hardware pequeño y de baja potencia requiere un conjunto único de habilidades.TinyML le permite llevar la inteligencia directamente al perímetro, lo que permite el procesamiento en tiempo real sin depender de la conectividad constante en la nube. Este curso basado en texto lo guiará a través de todo el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones TinyML, desde la comprensión de las restricciones principales del hardware integrado hasta el entrenamiento y la implementación de modelos optimizados que se ejecutan de manera eficiente en microcontroladores con recursos limitados. Qué aprenderás: Primero, comprende los fundamentos de TinyML, incluidas las restricciones de hardware, los presupuestos de energía y las limitaciones de memoria; segundo, entrena modelos de aprendizaje automático personalizados para detectar palabras clave, reconocimiento de gestos y tareas básicas de visión por computadora. En tercer lugar, aplicar técnicas de optimización de modelos, como cuantización, poda y agrupación en clústeres, para reducir el tamaño del modelo. Cuarto, implementar modelos optimizados en microcontroladores mediante TensorFlow Lite for Microcontrollers y marcos de trabajo de borde similares. Comenzará con la terminología clave, los conceptos fundamentales de los sistemas embebidos y los conceptoes básicos del aprendizaje automático antes de sumergirse en el entrenamiento práctico de modelos. A través de explicaciones escritas detalladas y fragmentos de código, aprenderá cómo optimizar modelos para entornos con limitaciones de memoria e implementarlos en escenarios del mundo real.Este curso está diseñado para principiantes en aprendizaje automático, entusiastas del hardware y desarrolladores de software que buscan ingresar al mundo de la IA de borde. No se requiere experiencia previa con sistemas embebidos o matemáticas avanzadas, comience a leer hoy y construya su primera aplicación inteligente de bajo consumo.