Embedded Makine Öğrenmesi ve TinyML'nin Temelleri

Makine öğrenmesi artık güçlü sunucularla sınırlı değildir; düşük güç cihazları aracılığıyla fiziksel dünyamızın en uç noktasına doğru ilerliyor. Bu ders, aylarca veya hatta yıllarca pille çalışan donanıma zeka getirmenize olanak tanıyan TinyML alanına kapsamlı bir giriş sağlar. Veri bilimi ve gömülü sistemler arasındaki boşluğu nasıl dolduracağınızı öğrenerek yanıt veren, gizlilik odaklı ve verimli uygulamalar oluşturacaksınız. Bu dersin sonunda, veri toplamadan cihaz üzerinde çıkarıma kadar gömülü bir makine öğrenimi projesinin tüm yaşam döngüsünü anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - TinyML ve kenar hesaplama mimarilerinin temel ilkelerini anlayın. - Gömülü ortamlar için özel olarak sensör verilerini nasıl toplayıp önceden işleyeceğinizi öğrenin. - Kaynak sınırlı mikrokontrolörler için optimize edilmiş sinirsel ağları eğitmek için pratik yapın. - Model optimizasyon tekniklerini uygulayın. Kuantumlama ve kesme gibi bellek ayak izlerini en aza indirmek için. - Kenar dağıtımı için Mikrokontrolörler için TensorFlow Lite gibi modern çerçeveleri keşfedin. - Anahtar kelime tespiti ve jest tanıma gibi gerçek dünya kullanım durumlarını nasıl uygulayacağınızı anlayın. Kurs, veri boru hatları, model optimizasyonu ve dağıtım stratejileri boyunca size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve gömülü donanım genel bakışıyla başlar. Bu program, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmeyen, yapay zeka ve donanım arasındaki kesişimi keşfetmek isteyen elektronik veya yazılımla ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Akıllı gömülü sistemler dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.