课程大纲

介绍

  • Microcontroller 与微处理器
  • Microcontroller专为机器学习任务而设计

TensorFlow Lite 功能概述

  • 设备上的机器学习推理
  • 解决网络延迟问题
  • 解决功率限制
  • 保护隐私

Microcontroller 的约束

  • 能耗和尺寸
  • 处理能力、内存和存储
  • 有限的操作

开始

  • 准备开发环境
  • 在 Microcontroller 上运行一个简单的 Hello World

创建音频检测系统

  • 获取 TensorFlow 模型
  • 将模型转换为 TensorFlow Lite FlatBuffer

序列化代码

  • 将 FlatBuffer 转换为 C 字节数组

使用 Microcontroller 的 C++ 库

  • 对微控制器进行编码
  • 收集数据
  • 在控制器上运行推理

验证结果

  • 运行单元测试以查看端到端工作流

创建图像检测系统

  • 根据图像数据对物理对象进行分类
  • 从头开始创建 TensorFlow 模型

部署支持 AI 的设备

  • 在现场的微控制器上运行推理

故障 排除

总结和结论

要求

  • C 或 C++ 编程经验
  • 对Python的基本理解
  • 对嵌入式系统有大致的了解

观众

  • 开发 人员
  • 程序员
  • 对嵌入式系统开发感兴趣的数据科学家
  21 小时

人数



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