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
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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: Data Ethics
- Kategorie: Digital Signal Processing
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Embedded Systems
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Computer Programming
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Embedded Software
Wichtige Details
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14 Aufgaben
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- 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 3. März 2021
Very good arrange of topics and explain complex topics as simply as possible. Recommended course for anyone who needs to start in embedded machine learning.
Geprüft am 7. März 2022
Excellent course with lots of practical examples and support using different platforms. 100% recommended
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