بینایی کامپیوتر (CV) یک زمینه مطالعاتی جذاب است که تلاش می‌کند فرآیند انتساب معنا به تصاویر یا فیلم‌های دیجیتال را خودکار کند. به عبارت دیگر، ما به رایانه ها کمک می کنیم تا دنیای اطراف ما را ببینند و درک کنند! تعدادی از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) را می‌توان برای انجام وظایف CV مورد استفاده قرار داد، و با سریع‌تر و کارآمدتر شدن ML، می‌توانیم این تکنیک‌ها را در سیستم‌های تعبیه‌شده مستقر کنیم. این دوره که با مشارکت Edge Impulse، OpenMV، Seeed Studio و TinyML Foundation ارائه شده است، به شما درک می کند که چگونه می توان از یادگیری عمیق با شبکه های عصبی برای طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیوها استفاده کرد. شما این فرصت را خواهید داشت که این مدل های یادگیری ماشینی را در سیستم های جاسازی شده، که به عنوان یادگیری ماشین جاسازی شده یا TinyML شناخته می شود، مستقر کنید. آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون و مفاهیم اولیه ML (مانند شبکه های عصبی، آموزش، استنتاج و ارزیابی) برای درک برخی از موضوعات و همچنین تکمیل پروژه ها توصیه می شود. مقداری ریاضی (خواندن نمودار، حساب، جبر) نیز برای آزمون ها و پروژه ها مورد نیاز است. اگر قبلاً این کار را نکرده اید، شرکت در دوره «مقدمه ای بر یادگیری ماشین جاسازی شده» توصیه می شود. این دوره مفاهیم و واژگان لازم برای درک نحوه عملکرد شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) را پوشش می دهد و نحوه استفاده از آنها برای طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیا را پوشش می دهد. پروژه های عملی به شما این فرصت را می دهد که CNN های خود را آموزش دهید و آنها را روی یک میکروکنترلر و/یا کامپیوتر تک بردی مستقر کنید.