エピソード

TinyML を使用してマイクロコントローラー上の単語を認識する

AI Show

IoT 上の AI はクラウドからエッジに移行し、データに近いモデルを実行しています。 従来、これらのモデルをエッジで実行するハードウェアは、GPU またはコンピューティング スティックを使用して強力でした。 しかし、1 ミリワット未満の小さなマイクロコントローラーで、数キロバイトのメモリでモデルを実行できる場合はどうでしょうか。 このビデオでは、Azure ML Studio を使用してクラウドでウェイク ワード モデルをトレーニングし、18 に圧縮しKB (キロバイト)小型の低電力マイクロ コントローラー ベースのデバイスである Adafruit EdgeBadge で実行する方法について説明します。

ジャンプ: 

  • [02:00] – IoT の歴史
  • [04:25] – TinyML の概要
  • [05:12] – EdgeBadge の概要
  • [06:04] – モデルのトレーニング
  • [08:03] – ノートブックのデモ
  • [10:12] – VS Code を使用して EdgeBadge をプログラムする
  • [11:41] – ウェイク ワードをデモする

詳細情報： 

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