تطبيقات TinyML للأجهزة المدمجة

لم يعد التعلم الآلي محصوراً في مراكز البيانات الضخمة؛ فهو الآن يشغل أصغر الأجهزة في حياتنا اليومية. تقدم هذه الدورة أساساً عملياً في TinyML، مما يمكّنك من بناء ميزات ذكية للأجهزة ذات الذاكرة والطاقة المحدودة. ستتعلم كيفية سد الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والأنظمة المدمجة المقيدة. من خلال الشروحات المكتوبة والأمثلة القائمة على الأكواد، ستستكشف كيفية معالجة بيانات المستشعرات لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي على الحافة. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية وقيود الحوسبة الطرفية ومصطلحات TinyML - تنفيذ أنظمة اكتشاف الكلمات الرئيسية لأوامر الأجهزة المنشطة بالصوت - تطبيق تقنيات الكلمات البصرية لتحديد كائنات أو أشخاص محددين باستخدام مستشعرات منخفضة الطاقة - تطوير نماذج التعرف على الإيماءات باستخدام بيانات الحركة من مقاييس التسارع والجيروسكوبات - تحسين النماذج باستخدام التكميم والتقليم لتناسب حدود الأجهزة الصارمة - استكشاف سير عمل MLOps الحديثة لنشر ومراقبة النماذج على أجهزة الحافة البعيدة تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي المدمج قبل الغوص في تطبيقات محددة لبيانات الصوت والرؤية والحركة. ستتبع مساراً منظماً من فهم مدخلات المستشعرات الخام إلى نشر نموذج محسّن على متحكم دقيق. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي والأجهزة، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في نشر التعلم الآلي. ابدأ رحلتك في عالم الحوسبة الطرفية الذكية اليوم.