مقدمه ای بر یادگیری ماشین جاسازی شده

یادگیری ماشینی (ML) به ما این امکان را می‌دهد که به رایانه‌ها آموزش دهیم تا بر اساس داده‌ها پیش‌بینی و تصمیم بگیرند و از تجربیات بیاموزند. در سال‌های اخیر، بهینه‌سازی‌های باورنکردنی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، چارچوب‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزار تعبیه‌شده انجام شده است. به لطف این، اجرای شبکه های عصبی عمیق و سایر الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشینی در دستگاه های کم مصرف مانند میکروکنترلرها امکان پذیر است. این دوره به شما یک نمای کلی از نحوه کار یادگیری ماشین، نحوه آموزش شبکه های عصبی و نحوه استقرار آن شبکه ها در میکروکنترلرها را ارائه می دهد که به عنوان یادگیری ماشین جاسازی شده یا TinyML شناخته می شود. برای گذراندن این دوره نیازی به دانش قبلی یادگیری ماشین ندارید. آشنایی با آردوینو و میکروکنترلرها برای درک برخی از موضوعات و همچنین مقابله با پروژه ها توصیه می شود. مقداری ریاضی (خواندن نمودار، حساب، جبر) نیز برای آزمون ها و پروژه ها مورد نیاز است. ما مفاهیم و واژگان لازم برای درک اصول یادگیری ماشین و همچنین ارائه نمایش ها و پروژه هایی را برای ارائه تجربه عملی به شما پوشش خواهیم داد.