Machine learning (ML) allows us to teach computers to make predictions and decisions based on data and learn from experiences. In recent years, incredible optimizations have been made to machine learning algorithms, software frameworks, and embedded hardware. Thanks to this, running deep neural networks and other complex machine learning algorithms is possible on low-power devices like microcontrollers.
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Introduction to Embedded Machine Learning
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Some math (reading plots, arithmetic, and algebra) is required in the course. Recommended to have experience with embedded systems (e.g. Arduino).
완료하는 데 약 17시간 필요
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비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
The basics of a machine learning system
How to deploy a machine learning model to a microcontroller
How to use machine learning to make decisions and predictions in an embedded system
귀하가 습득할 기술
- Arduino
- Machine Learning
- Embedded System Design
- Microcontroller
- Computer Programming
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완료하는 데 6시간 필요
Introduction to Machine Learning
완료하는 데 6시간 필요
13개 동영상 (총 107분), 14 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
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Introduction to Neural Networks
완료하는 데 6시간 필요
10개 동영상 (총 77분), 10 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
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Audio classification and Keyword Spotting
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9개 동영상 (총 75분), 7 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
검토
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- 4 stars15.74%
- 3 stars1.62%
- 1 star0.23%
INTRODUCTION TO EMBEDDED MACHINE LEARNING의 최상위 리뷰
TN 제공2021년 3월 14일
The videos and supplemental materials were well-presented and very useful. The hands-on projects were the best for learning practical use of the concepts.
EL 제공2021년 2월 27일
A great introduction to tinyML and embedded machine learning using Edge Impulse to get started working on projects immediately.
MC 제공2021년 12월 14일
It was a good start for those who do not have prior knowledge on Machine Learning. It was a motivating course.
SJ 제공2021년 8월 18일
Awesome course for beginners. I don't know how much of my background helped make this awesome, but it is awesome.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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