에피소드

TinyML을 사용하여 마이크로 컨트롤러에서 단어 인식

IoT의 AI는 클라우드에서 에지로 이동하고 데이터에 가까운 모델을 실행합니다. 일반적으로 에지에서 이러한 모델을 실행하는 하드웨어는 GPU 또는 컴퓨팅 스틱을 사용하여 강력했습니다. 하지만 1밀리와트 미만의 전력을 그리는 작은 마이크로 컨트롤러에서 몇 킬로바이트 메모리로만 모델을 실행할 수 있다면 어떨까요? 이 비디오에서는 Azure ML Studio를 사용하여 클라우드에서 절전 모드 해제 단어 모델을 학습한 다음, 18KB로 압축하고 소형 저전력 마이크로 컨트롤러 기반 디바이스인 Adafruit EdgeBadge에서 실행하는 방법을 살펴봅니다.

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[02:00] – IoT의 기록
[04:25] – TinyML 소개
[05:12] – EdgeBadge 소개
[06:04] – 모델 학습
[08:03] – 전자 필기장 데모
[10:12] – VS Code를 사용하여 EdgeBadge 프로그래밍
[11:41] – 절전 모드 해제 단어 데모

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[04:25] – TinyML 소개
[05:12] – EdgeBadge 소개
[06:04] – 모델 학습
[08:03] – 전자 필기장 데모
[10:12] – VS Code를 사용하여 EdgeBadge 프로그래밍
[11:41] – 절전 모드 해제 단어 데모

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