• Duración:
    5 semanas
  • Dedicación:
    2–4 horas por semana
  • Precio:

    GRATIS
    Agregar un Certificado Verificado por $199 USD

  • Institución
  • Tema:
  • Nivel:
    Intermediate
  • Idioma:
    English
  • Transcripción de video:
    English
  • Tipo de curso:
    A tu ritmo

Programas asociados:

Prerrequisitos

  • Applications of TinyML
  • Basic Programming in C/C++
  • TinyML Course Kit

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

Have you wanted to build a TinyML device? In Deploying TinyML, you will learn the software, write the code, and deploy the model to your own tiny microcontroller-based device. Before you know it, you’ll be implementing an entire TinyML application.

A one-of-a-kind course, Deploying TinyML is a mix of computer science and electrical engineering. Gain hands-on experience with embedded systems, machine learning training, and machine learning deployment using TensorFlow Lite for Microcontrollers, to make your own microcontroller operational for implementing applications such as voice recognition, sound detection, and gesture detection.

The course features projects based on a TinyML Program Kit that includes an Arduino board with onboard sensors and an ARM Cortex-M4 microcontroller. The kit has everything you need to build applications around image recognition, audio processing, and gesture detection. Before you know it, you’ll be implementing an entire tiny machine learning application.

Tiny Machine Learning (TinyML) is one of the fastest-growing areas of deep learning and is rapidly becoming more accessible. The third course in the TinyML Professional Certificate program, Deploying TinyML provides hands-on experience with deploying TinyML to a physical device.

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • An understanding of the hardware of a microcontroller-based device
  • A review of the software behind a microcontroller-based device
  • How to program your own TinyML device
  • How to write your code for a microcontroller-based device
  • How to deploy your code to a microcontroller-based device
  • How to train a microcontroller-based device
  • Responsible AI Deployment

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios
  • Introduction to the TinyML Kit
  • Deploying TinyML Applications on Embedded Devices
  • Collecting a Custom TinyML Dataset
  • Pre and Post Processing for Keyword Spotting, Visual Wake Words, and Gesturing a Magic Wand
  • Profiling and Optimization of TinyML Applications

Conoce a tus instructores

Vijay Janapa Reddi
Associate Professor
John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), Harvard University
Pete Warden
Technical Lead of TensorFlow Mobile and Embedded
Google

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$199 USD

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  • Oficial y verificado

    Obtén un certificado con la firma del instructor y el logotipo de la institución para demostrar tus logros y aumentar las posibilidades de conseguir trabajo

  • Fácil de compartir

    Agrega el certificado a tu currículum o publícalo directamente en LinkedIn

  • Incentivo comprobado

    El certificado te da un motivo más para completar el curso

  • Apoya nuestra labor

    edX, una organización sin fines de lucro, se sustenta con los certificados verificados para financiar la educación gratuita para todo el mundo

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas de uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.