Episodio

Reconocimiento de palabras en un microcontrolador mediante TinyML

AI Show

La inteligencia artificial en IoT se está moviendo de la nube al perímetro, ejecutando modelos más cerca de los datos. Tradicionalmente, el hardware para ejecutar estos modelos en el perímetro ha sido eficaz, con GPU o sticks de proceso. ¿Pero qué ocurre si pudiera ejecutar un modelo en solo unos pocos kilobytes de memoria en un pequeño microcontrolador dibujando menos de un miliwatt de energía? En este vídeo, veremos cómo hacerlo, entrenar un modelo de palabra de reactivación en la nube mediante Azure ML Studio y, a continuación, comprimirlo a 18 KB y ejecutarlo en un Adafruit EdgeBadge, un dispositivo basado en microcontrolador pequeño y de baja potencia.

Ir a: 

• [02:00]: El historial de IoT
• [04:25]: Introducción a TinyML
• [05:12]: Introducción a EdgeBadge
• [06:04]: Entrenamiento del modelo
• [08:03]: Demostración del cuaderno
• [10:12]: Uso de VS Code para programar EdgeBadge
• [11:41]: Demostración de la palabra de reactivación

Más información: 

• Distintivo de Adafruit Edge
• Todo el contenido que necesita crear un ejemplo

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• Introducción a Machine Learning

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