Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie tot TinyML
- Wat is TinyML?
- De betekenis van machine learning op microcontrollers
- Vergelijking tussen traditionele AI en TinyML
- Overzicht van hardware- en softwarevereisten
De TinyML omgeving opzetten
- Arduino IDE installeren en de ontwikkeling omgeving opzetten
- Introductie tot TensorFlow Lite en Edge Impulse
- Microcontrollers flashen en configureren voor TinyML toepassingen
Modellen bouwen en implementeren voor TinyML
- De TinyML workflow begrijpen
- Een eenvoudig machine learning-model trainen voor microcontrollers
- AI-modellen converteren naar het TensorFlow Lite-formaat
- Modellen implementeren op hardware-apparaten
TinyML optimaliseren voor Edge-apparaten
- Het geheugenschema en de rekenkundige voetafdruk verkleinen
- Technieken voor kwantisatie en modelcompressie
- Benchmarken van de prestaties van TinyML modellen
TinyML toepassingen en Use Case s
- Gesture herkenning met behulp van accelerometergegevens
- Audio-classificatie en zoekopdrachten naar sleutelwoorden
- Anomaliedetectie voor predictief onderhoud
TinyML uitdagingen en toekomstige trends
- Hardwarebeperkingen en optimalisatiestrategieën
- Beveiligings- en privacyzorgen in TinyML
- Toekomstige vooruitgangen en onderzoek in TinyML
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis programmeren (Python of C/C++)
- Bekendheid met machine learning-concepten (aanbevolen maar niet vereist)
- Begrip van embedded systems (optioneel maar nuttig)
Doelgroep
- Ingenieurs
- Datawetenschappers
- AI-liefhebbers
14 Uren
