Mikrodenetleyiciye yapay zekâ sığdırmayı öğrenin
Raspberry Pi ve Arduino ile TinyML Eğitimi, makine öğrenmesi modellerini mikrodenetleyicilere sığdırmayı öğretir. Sensörden veri toplama, Edge Impulse ile model eğitimi, kuantalama ve budama ile küçültme, TensorFlow Lite Micro'ya dönüştürme ve Arduino Nano 33…
Veri toplamadan model eğitimine, kuantalamadan karta dağıtıma Raspberry Pi ve Arduino ile TinyML
Raspberry Pi ve Arduino ile TinyML Eğitimi, makine öğrenmesi modellerini kilobaytlarla ölçülen mikrodenetleyicilere sığdırmaya odaklanır. Katılımcılar sensör verisi toplamayı, Edge Impulse ile model eğitmeyi, TensorFlow Lite Micro ile çıkarımı, kuantalama ve budama ile modeli küçültmeyi öğrenir. Arduino Nano 33 BLE Sense ve Raspberry Pi üzerinde anahtar kelime algılama, hareket tanıma ve anomali tespiti gibi gerçek uygulamalar kart üzerinde çalıştırılır.
3 Gün. Her gün dört modül; model eğitimi Edge Impulse'ta, çıkarım ise gerçek Arduino ve Raspberry Pi kartlarında uygulamalı yapılır.
Orta Seviye — Raspberry Pi ve Arduino üzerinde TensorFlow Lite Micro ve Edge Impulse ile cihaz üstü makine öğrenmesi
Her konu veri toplamadan karta dağıtıma atölyelerle işlenir; modeller Arduino Nano 33 BLE Sense ve Raspberry Pi üzerinde canlı çalıştırılır.
Makine öğrenmesi modellerini buluta göndermeden mikrodenetleyicide çalıştırarak düşük gecikmeli ve çevrimdışı akıllı kararlar
TinyML ile pil ömrünü ayları bulan, sürekli bağlantı gerektirmeyen enerji verimli akıllı sensörler tasarlamayı öğrenirsiniz.
Veri toplamadan model eğitimine, kuantalamadan karta dağıtıma kadar tüm TinyML iş akışını gerçek donanımda deneyimlersiniz.
Eğitime başlamadan önce faydalı olacak bilgi ve deneyim alanları
Python ve C/C++'ta değişken, döngü ve fonksiyon gibi temel yapılara aşinalık model ve çıkarım kodunu anlamayı
Eğitim, etiket ve model gibi kavramlara dair genel bir fikir TinyML akışını kavramayı hızlandırır; derin bilgi gerekmez.
Arduino veya benzeri bir kartla daha önce blink seviyesinde çalışmış olmak kart tarafı adımlarda rahatlık sağlar.
Terminal, paket kurulumu ve dosya işlemleriyle temel düzeyde çalışabilmek araç kurulumunda işe yarar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Cihaz üstü makine öğrenmesinin ne olduğunu, bulut çıkarımından farkını ve hangi senaryolarda avantaj sağladığını açıklayabilirsiniz.
Sensörlerden dengeli ve etiketli veri seti toplayabilir, pencere ve örnekleme seçimleriyle veri kalitesini yönetebilirsiniz.
Zaman ve frekans alanı öznitelikleri ile MFCC gibi dönüşümleri kullanarak ham sinyali modele uygun biçime getirebilirsiniz.
Edge Impulse ile küçük sinir ağları eğitip doğruluk, karmaşıklık matrisi ve boyut ödünleşimini değerlendirebilirsiniz.
Kuantalama ve budama ile modeli mikrodenetleyiciye sığacak şekilde küçültebilir, doğruluk kaybını kontrol edebilirsiniz.
Modeli TensorFlow Lite Micro biçimine dönüştürüp Arduino üzerinde çıkarım kodunu çalıştırabilir, belleği yönetebilirsiniz.
Anahtar kelime algılama, hareket tanıma ve anomali tespiti uygulamalarını gerçek kart üzerinde çalışır hale getirebilirsiniz.
Modeli sahaya dağıtma, veri toplayıp yeniden eğitme ve güncelleme döngüsünü kurarak çözümü sürdürülebilir kılabilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Omron Sysmac Studio eğitimi: NJ/NX programlama, değişken tabanlı yapı, Ladder/ST, POU, EtherCAT I/O, data trace ve NA HMI entegrasyonu. Uygulamalı.
Detayları Gör →
ESP32, MQTT, CoAP, BLE ve LoRa ile uçtan uca IoT programlama eğitimi: sensör kodlama, kenar işleme, bulut entegrasyonu, OTA ve cihaz güvenliği.
Detayları Gör →
WrenAI ile SaaS ürünlerine gömülü GenBI dağıtımı eğitimi: semantik katman (MDL), text-to-SQL, RAG, çok kiracılı güvenlik, gömülü analitik ve üretime dağıtım.
Detayları Gör →
ROS 2, MoveIt, OPC UA ile PLC entegrasyonu ve Gazebo dijital çift eğitimi: robot programlama, hareket planlama, endüstriyel haberleşme ve güvenli devreye alma.
Detayları Gör →
TinyML tabanlı IoT uygulamaları eğitimi: kenar-bulut mimarisi, kestirimci bakım, MQTT veri hattı, filo dağıtımı, model yaşam döngüsü ve sürüklenme izleme.
Detayları Gör →
Raspberry Pi ve OpenCV ile bilgisayarlı görü eğitimi: Picamera2, görüntü işleme, kontur, yüz tespiti, DNN ile nesne tanıma ve GPIO ile gerçek zamanlı uygulamala
Detayları Gör →