Mga Batayan ng Embedded Computer Vision at TinyML

Ang computer vision ay hindi na limitado sa malalakas na cloud servers at high-end na computer. Sa pag-usbong ng embedded machine learning, maaari mo nang patakbuhin ang matatalinong image recognition models nang direkta sa maliliit at mababang-kuryenteng microcontrollers. Gagabayan ka ng kursong ito sa proseso ng pagdidisenyo, pagsasanay, at pag-deploy ng mga compact machine learning models sa hardware na may limitadong mapagkukunan, na ginagawang smart sensors ang simpleng mga kamera. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang pangunahing konsepto ng digital image processing at kung paano binibigyang-kahulugan ng computer vision algorithms ang visual data. - Tuklasin ang mga batayan ng embedded machine learning (TinyML) at kung paano ino-optimize ang neural networks para sa microcontrollers. - Maghanda at mag-curate ng custom image datasets, gamit ang modern data augmentation techniques upang mapabuti ang katumpakan ng modelo. - Sanayin ang image classification at object detection models gamit ang Edge Impulse at i-optimize ang mga ito gamit ang quantization. - I-deploy ang sinanay na models sa embedded platforms tulad ng OpenMV upang magsagawa ng real-time visual inference sa low-power hardware. - Suriin ang performance ng modelo, latency, at memory usage upang matiyak ang mahusay na on-device execution. Magsisimula ka sa pag-master ng pangunahing teorya ng digital images at neural networks bago lumipat nang hakbang-hakbang sa paggawa ng dataset, pagsasanay ng modelo, optimization, at hardware deployment. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan na interesado sa hardware, IoT, at artificial intelligence, at hindi nangangailangan ng anumang nakaraang karanasan sa machine learning o embedded systems. Simulan ang pagbabasa ngayon upang tulay ang agwat sa pagitan ng hardware at artificial intelligence.