Fundamentos de TinyML: Machine Learning en Microcontroladores

Desbloquea el poder de la inteligencia artificial en dispositivos diminutos que funcionan con baterías. Este curso desmitifica el mundo del Machine Learning Diminuto (TinyML), donde los modelos de ML se ejecutan localmente en microcontroladores pequeños y eficientes energéticamente. Al finalizar este curso, tendrás una base sólida en los principios y prácticas de TinyML. Comprenderás cómo crear dispositivos inteligentes que puedan detectar, procesar y actuar sobre datos del mundo físico sin depender de una conexión a internet constante. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de TinyML y sus aplicaciones en objetos cotidianos. - Aprender el flujo de trabajo de extremo a extremo utilizando TensorFlow Lite for Microcontrollers. - Practicar el entrenamiento de redes neuronales simples adecuadas para hardware con recursos limitados. - Aplicar técnicas de optimización y cuantización de modelos para reducir su tamaño para el despliegue. - Explorar los conceptos básicos de trabajo con microcontroladores y sensores para la recopilación de datos. - Construir una aplicación TinyML completa, desde la recopilación de datos hasta la inferencia en el dispositivo. El curso comienza con la terminología clave y los conceptos fundamentales tanto de machine learning como de sistemas embebidos. A partir de ahí, progresarás a través de los pasos prácticos para construir y desplegar tu primer dispositivo inteligente. Este curso está diseñado para principiantes absolutos. No se requiere experiencia previa en machine learning o electrónica embebida para comenzar. Comienza hoy tu viaje en el emocionante campo de la IA en el dispositivo.