L'apprentissage automatique nous permet d'apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions et à prendre des décisions sur la base de données et à tirer des enseignements de leurs expériences. Ces dernières années, des optimisations incroyables ont été apportées aux algorithmes d'apprentissage automatique, aux cadres logiciels et au matériel embarqué. Ce cours vous donnera un aperçu général du fonctionnement de l'apprentissage automatique, de l'entraînement des réseaux neuronaux et du déploiement de ces réseaux sur des microcontrôleurs, ce qui est connu sous le nom d'apprentissage automatique embarqué ou TinyML. Vous n'avez pas besoin de connaissances préalables en apprentissage automatique pour suivre ce cours. Il est conseillé d'être familier avec Arduino et les microcontrôleurs pour comprendre certains sujets ainsi que pour s'attaquer aux projets. Nous couvrirons les concepts et le vocabulaire nécessaires pour comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et nous fournirons des démonstrations et des projets pour vous donner une expérience pratique.
Introduction à l'apprentissage automatique embarqué
Introduction à l'apprentissage automatique embarqué
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA pour les microcontrôleurs"
Instructeurs : Shawn Hymel
54 279 déjà inscrits
Inclus avec
751 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Les bases d'un système d'apprentissage automatique
Comment déployer un modèle d'apprentissage automatique sur un microcontrôleur ?
Comment utiliser l'apprentissage automatique pour prendre des décisions et faire des prédictions dans un système embarqué ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Embedded Systems
- Catégorie : Digital Signal Processing
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Computer Programming
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Embedded Software
Détails à connaître
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14 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
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Instructeurs
Offert par
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Edge Impulse
DeepLearning.AI
Duke University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
81,62 %
- 4 stars
16,24 %
- 3 stars
1,99 %
- 2 stars
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- 1 star
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Révisé le 18 août 2021
Awesome course for beginners. I don't know how much of my background helped make this awesome, but it is awesome.
Révisé le 14 mars 2021
The videos and supplemental materials were well-presented and very useful. The hands-on projects were the best for learning practical use of the concepts.
Révisé le 19 avr. 2022
i like the way course is designed.i tried all project explained in course without re-viewing cource material.
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