Implementación de TinyML: aprendizaje automático en microcontroladores

Al ejecutar el aprendizaje automático directamente en microcontroladores, puede crear aplicaciones de hardware inteligentes, con capacidad de respuesta y centradas en la privacidad, que pueden ser utilizadas en dispositivos móviles, tabletas y otros dispositivos inteligentes. Este curso de solo texto lo guiará a través de los conceptos fundamentales de TinyML, desde comprender las restricciones básicas de hardware hasta implementar modelos optimizados.Aprenderá cómo preparar modelos para dispositivos pequeños, escribir código eficiente y ejecutar con éxito aplicaciones de IA de borde. Aprenderá: Comprender la arquitectura central de TinyML y las restricciones de los microcontroladores; Preparar y convertir modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow Lite para microcontrolador; Aplicar técnicas de optimización como la cuantización posterior al entrenamiento para reducir el tamaño del modelo; Escribir código C++ limpio para cargar modelos y ejecutar inferencia en hardware; Configurar ajustes de baja potencia para maximizar la vida útil de la batería en dispositivos de borde; Solucionar y depurar problemas comunes de implementación en sistemas embebidos.El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos de hardware de la computación de borde. Luego avanzará paso a paso a través de la conversión de modelos, la optimización y la implementación de código práctico en microcontroladores.Diseñado para principiantes en sistemas embebidos y aprendizaje automático, este curso no requiere experiencia previa en hardware.Comience a leer hoy para dar vida a sus dispositivos físicos con inteligencia incorporada.