コース概要

導入

  • Microcontroller 対マイクロプロセッサ
  • Microcontroller は機械学習タスク用に設計されています

TensorFlow Lite 機能の概要

  • オンデバイスの機械学習推論
  • ネットワーク遅延の解決
  • 電力制約の解決
  • プライバシーの保護

Microcontroller の制約

  • エネルギー消費量とサイズ
  • 処理能力、メモリ、ストレージ
  • 限定的な運用

はじめる

  • 開発環境の準備
  • Microcontroller で単純な Hello World を実行する

音声検出システムの作成

  • TensorFlowモデルの取得
  • モデルを TensorFlow Lite FlatBuffer に変換する

コードのシリアル化

  • FlatBuffer を C バイト配列に変換する

Microcontroller の ss C++ ライブラリの操作

  • マイクロコントローラーのコーディング
  • データの収集
  • コントローラー上で推論を実行する

結果の検証

  • 単体テストを実行してエンドツーエンドのワークフローを確認する

画像検出システムの作成

  • 画像データから物体を分類する
  • TensorFlowモデルをゼロから作成する

AI 対応デバイスの導入

  • 現場でのマイクロコントローラーでの推論の実行

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • CまたはC++プログラミングの経験
  • Pythonの基本的な理解
  • 組み込みシステムの一般的な理解

観客

  • 開発者
  • プログラマー組込みシステム開発に興味のあるデータサイエンティスト
  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (3)

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