Plan du cours

Introduction

  • Microcontroller vs Microprocesseur
  • Microcontroller conçus pour les tâches d'apprentissage automatique

Aperçu des caractéristiques TensorFlow Lite

  • Inférence d'apprentissage automatique sur l'appareil
  • Résoudre les problèmes de latence du réseau
  • Résoudre les contraintes de puissance
  • Préserver la vie privée

Contraintes d'un Microcontroller

  • Consommation d'énergie et taille
  • Puissance de traitement, mémoire et stockage
  • Opérations limitées

Pour commencer

  • Préparation de l'environnement de développement
  • Exécution d'un simple Hello World sur le Microcontroller

Création d'un système de détection audio

  • Obtention d'un modèle TensorFlow
  • Conversion du modèle en TensorFlow Lite FlatBuffer

Sérialisation du code

  • Conversion du FlatBuffer en tableau d'octets C

Travailler avec des bibliothèques C++ Microcontroller'ss

  • Codage du microcontrôleur
  • Collecte des données
  • Exécution de l'inférence sur le contrôleur

Vérification des résultats

  • Exécution d'un test unitaire pour voir le flux de travail de bout en bout

Création d'un système de détection d'images

  • Classification d'objets physiques à partir de données d'images
  • Création d'un modèle TensorFlow à partir de zéro

Déployer un dispositif basé sur l'IA

  • L'inférence sur un microcontrôleur sur le terrain

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de la programmation en C ou C++
  • Une compréhension de base de Python
  • Une compréhension générale des systèmes embarqués

Audience

  • Développeurs
  • Programmeurs
  • Data scientists with an interest in embedded systems development
  • (scientifiques des données avec un intérêt pour le développement de systèmes embarqués)
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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