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
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Introduction à l'apprentissage automatique embarqué
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA pour les microcontrôleurs"
Instructeurs : Shawn Hymel
54 298 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 : Computer Programming
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Digital Signal Processing
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Embedded Systems
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Ethics
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 8 avr. 2021
This is a perfect and practical introduction to embedded machine learning. Learned a lot! Thank you.
Révisé le 10 août 2021
As everybody says they go at a really fast pace, I had to watch like three times each video, but the content is really good and concise. Thanks to the sponsors and to the teacher
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