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EML-302: 借助嵌入式機器學習的工業(yè)預測性維護

TinyML 和邊緣機器學習
本材料是第 3 篇(共 3 篇)Works With 2021 材料:TinyML 和邊緣機器學習

探索邊緣機器學習的基本知識、優(yōu)勢和構建完整 tinyML 應用所需的步驟。

簡介

在本課程中,您將使用嵌入式機器學習 (ML) 的新型最佳實踐,構建完整的端到端 tinyML 應用。您將學習如何收集數據、創(chuàng)建數據集、設計和訓練一個微小但準確的模型、評估其性能、優(yōu)化它以供嵌入式使用,并將其集成到在真正的 MCU 上運行的嵌入式應用程序中。

級別

中級學習者

推薦的套件

EFR32xG24 開發(fā)套件 (xG24-DK2601B)

主持人

Paul Daigle

Paul Daigle

工業(yè)自動化產品經理
Silicon Labs

Manasa Rao

Manasa Rao

高級應用工程師
Silicon Labs

講演人

Jan Jongboom

Jan Jongboom

首席技術官
Edge Impulse

時長

1 小時 45 分鐘
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