IoT組み込みシステムエンジニア向けTensorFlow Lite for Microcontrollers入門
IoT組み込みシステムエンジニアがTinyMLの基礎からTensorFlow Lite for Microcontrollersを用いたモデル開発、最適化、そして実デバイスへのデプロイまでを習得し、スマートなIoT製品開発を加速させるための実践的な入門コースです。
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TinyMLの基礎とTensorFlow Lite for Microcontrollersのアーキテクチャ
Unit 1: TinyMLの世界へようこそ
TinyMLって何?
リソース制約との戦い
TinyMLの応用例
Unit 2: TFLMの仕組みを理解する
TFLMの全体像
モデルを小さくする魔法
TFLMインタープリタの役割
Unit 3: 開発環境を整える
開発ボードを選ぼう
環境構築の第一歩
TFLMモデルの実装、最適化、およびIoTデバイスへのデプロイ
Unit 1: TFLMモデルのデプロイと基本アプリケーション
モデルをデバイスへ
キーワードスポッティング
ジェスチャー認識
Unit 2: TFLMモデルの最適化とベストプラクティス
モデルの軽量化
推論を速くする
省電力の秘訣
最適化のバランス
Unit 3: TinyMLアプリケーションの全体フロー
TinyMLの全工程