أساسيات TinyML: التعلم الآلي على الأجهزة المدمجة

الأجهزة الذكية منتشرة في كل مكان، لكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة الصغيرة يتطلب مجموعة من المهارات المتخصصة. تسد هذه الدورة القائمة على النصوص الفجوة بين التعلم الآلي وأنظمة المدمجة، وتوضح لك كيفية جلب الذكاء إلى الأشياء اليومية. ستنتقل من فهم التعلم الآلي القياسي إلى نشر نماذج محسنة للغاية على الأجهزة منخفضة الطاقة، مما يمنحك فهماً عملياً لكيفية تقليص حجم النماذج دون التضحية بالأساسي للأداء. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية للتعلم الآلي وقيود الأجهزة المدمجة. - تطبيق تقنيات الكمية والتقليم لتقليل حجم النموذج لوحدات التحكم الدقيقة. - تكوين TensorFlow Lite for Microcontrollers لتشغيل الاستدلال على الأجهزة الصغيرة. - تحليل استهلاك الطاقة ومحدودية الذاكرة لأجهزة الحافة. - ممارسة كتابة تعليمات برمجية نظيفة وفعالة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المدمجة. تبدأ الدورة بمفاهيم أساسية للأنظمة المدمجة والتعلم الآلي، وتوجهك خطوة بخطوة خلال تحسين النماذج، والتجميع، والنشر النهائي على الأجهزة. ستتعلم من خلال شروحات مكتوبة واضحة، وجولات تعليمية عملية للرموز البرمجية، وتمارين مفاهيمية. صُممت خصيصاً للمبتدئين في الأنظمة المدمجة أو التعلم الآلي الذين يرغبون في استكشاف تقاطع كلا المجالين، ولا يلزم وجود أجهزة متقدمة أو خبرة سابقة في التعلم الآلي للبدء. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لإمكانات الأجهزة الذكية منخفضة الطاقة.