Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es uns, Computern beizubringen, Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen. In den letzten Jahren wurden die Algorithmen für maschinelles Lernen, die Software-Frameworks und die eingebettete Hardware unglaublich optimiert. Dadurch ist es möglich, tiefe neuronale Netze und andere komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens auf stromsparenden Geräten wie Mikrocontrollern auszuführen. Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick darüber, wie maschinelles Lernen funktioniert, wie man neuronale Netze trainiert und wie man diese Netze auf Mikrocontrollern einsetzt, was als eingebettetes maschinelles Lernen oder TinyML bezeichnet wird. Sie benötigen keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, um an diesem Kurs teilzunehmen. Vertrautheit mit Arduino und Mikrocontrollern ist ratsam, um einige Themen zu verstehen und die Projekte in Angriff zu nehmen. Ein wenig Mathematik (Ablesen von Plots, Arithmetik, Algebra) ist für die Tests und Projekte ebenfalls erforderlich. Wir werden die Konzepte und das Vokabular behandeln, die für das Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens erforderlich sind, und Ihnen anhand von Demonstrationen und Projekten praktische Erfahrungen vermitteln.
Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen
Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Kanten-KI für Mikrocontroller“
Dozenten: Shawn Hymel
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Bei enthalten
751 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Grundlagen eines maschinellen Lernsystems
Wie man ein Modell für maschinelles Lernen auf einem Mikrocontroller einsetzt
Wie man maschinelles Lernen nutzt, um Entscheidungen und Vorhersagen in einem eingebetteten System zu treffen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Embedded Systems
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Digital Signal Processing
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Applied Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Embedded Software
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Geprüft am 18. Aug. 2021
Awesome course for beginners. I don't know how much of my background helped make this awesome, but it is awesome.
Geprüft am 14. Apr. 2021
Great Course to get into machine learning, Shawn is a great teacher and reading recommendations are great!
Geprüft am 20. Juli 2021
Best courser, as we are not just learning about the Embedded ML, as we also learn the fundamentals of ML.
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