Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es uns, Computern beizubringen, Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen. In den letzten Jahren wurden die Algorithmen für maschinelles Lernen, die Software-Frameworks und die eingebettete Hardware unglaublich optimiert. Dadurch ist es möglich, tiefe neuronale Netze und andere komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens auf stromsparenden Geräten wie Mikrocontrollern auszuführen. Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick darüber, wie maschinelles Lernen funktioniert, wie man neuronale Netze trainiert und wie man diese Netze auf Mikrocontrollern einsetzt, was als eingebettetes maschinelles Lernen oder TinyML bezeichnet wird. Sie benötigen keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, um an diesem Kurs teilzunehmen. Vertrautheit mit Arduino und Mikrocontrollern ist ratsam, um einige Themen zu verstehen und die Projekte in Angriff zu nehmen. Ein wenig Mathematik (Ablesen von Plots, Arithmetik, Algebra) ist für die Tests und Projekte ebenfalls erforderlich. Wir werden die Konzepte und das Vokabular behandeln, die für das Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens erforderlich sind, und Ihnen anhand von Demonstrationen und Projekten praktische Erfahrungen vermitteln.

Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen
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Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Kanten-KI für Mikrocontroller“


Dozenten: Shawn Hymel
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Grundlagen eines maschinellen Lernsystems
Wie man ein Modell für maschinelles Lernen auf einem Mikrocontroller einsetzt
Wie man maschinelles Lernen nutzt, um Entscheidungen und Vorhersagen in einem eingebetteten System zu treffen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Eingebettete Systeme
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Technische Merkmale
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Modell-Einsatz
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Geprüft am 16. Mai 2022
This is an excellent course taught by the best Teachers on AI. I enjoyed the course and learnt from scratch about AI, ML, NN and deep learning.
Geprüft am 10. Aug. 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
Geprüft am 14. Apr. 2021
Great Course to get into machine learning, Shawn is a great teacher and reading recommendations are great!
Häufig gestellte Fragen
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