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का आभासी कार्यक्रम:EDX |
मशीन लर्निंग और एम्बेडेड उपकरणों की बुनियादी बातें।
मशीन लर्निंग के लिए प्रभावी ढंग से डेटा कैसे एकत्र करें।
छोटे मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे प्रशिक्षित और कार्यान्वित करें।
सीमित संसाधनों वाले उपकरणों के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे अनुकूलित करें।
अपनी खुद की छोटी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन की कल्पना और डिजाइन कैसे करें।
ARM Cortex-M4 का उपयोग करके माइक्रोकंट्रोलर्स के लिए TensorFlow Lite में प्रोग्राम कैसे करें
4 महीने। प्रति सप्ताह 2 - 4 घंटे का सुझाव दिया।
सॉफ्ट स्किल्स में 3 वर्चुअल कोर्स
हार्वर्ड यूनिवर्सिटी और Google TensorFlow द्वारा पेश किए गए इस रोमांचक व्यावसायिक प्रमाणपत्र कार्यक्रम में, आप टिनी मशीन लर्निंग (टिनीएमएल) के उभरते क्षेत्र, इसके वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और इस परिवर्तनकारी तकनीक की भविष्य की संभावनाओं के बारे में जानेंगे।
टाइनीएमएल एक अत्याधुनिक क्षेत्र है जो मशीन लर्निंग (एमएल) की परिवर्तनकारी शक्ति को एम्बेडेड सिस्टम के प्रदर्शन और पावर-सीमित डोमेन में लाता है।
इस क्षेत्र में सफल कार्यान्वयन के लिए एप्लिकेशन, एल्गोरिदम, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का गहन ज्ञान आवश्यक है।
कार्यक्रम छोटे एम्बेडेड उपकरणों पर मशीन लर्निंग के प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के व्यावहारिक अनुभव पर जोर देगा।
पाठ्यक्रमों की इस श्रृंखला में TinyML प्रोग्राम किट पर आधारित परियोजनाएं शामिल हैं जिसमें एकीकृत सेंसर के साथ एक Arduino बोर्ड और एक ARM Cortex-M4 माइक्रोकंट्रोलर शामिल है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप भाग जाएं, किट एक कैमरे से भी सुसज्जित है।
TinyML प्रोग्राम किट में वह सब कुछ है जो आपको अपनी कल्पना को उजागर करने और छवि पहचान, ऑडियो प्रोसेसिंग और जेस्चर डिटेक्शन के आसपास एप्लिकेशन बनाने के लिए चाहिए।
इससे पहले कि आप इसे जानें, आप एक छोटी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन तैनात कर रहे होंगे।
अपनी तरह का यह पहला कार्यक्रम वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग केस अध्ययनों को प्रस्तुत करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान को इंजीनियरिंग के साथ जोड़ता है जो टिनीएमएल कार्यान्वयन के सामने आने वाली चुनौतियों की जांच करता है।
यह कार्यक्रम जॉन ए के विशेषज्ञ संकाय के बीच एक सहयोग है।
हार्वर्ड से पॉलसन और Google की TensorFlow टीम के नवोन्वेषी सदस्य।
TinyML प्रोग्राम किट में वह सब कुछ है जो आपको अपनी कल्पना को उजागर करने और छवि पहचान, ऑडियो प्रोसेसिंग और जेस्चर डिटेक्शन के आसपास एप्लिकेशन बनाने के लिए चाहिए।
इससे पहले कि आप इसे जानें, आप एक छोटी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन तैनात कर रहे होंगे।
अपनी तरह का यह पहला कार्यक्रम वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग केस अध्ययनों को प्रस्तुत करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान को इंजीनियरिंग के साथ जोड़ता है जो टिनीएमएल कार्यान्वयन के सामने आने वाली चुनौतियों की जांच करता है।
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हार्वर्ड से पॉलसन और Google की TensorFlow टीम के नवोन्वेषी सदस्य।
TinyML प्रोग्राम किट में वह सब कुछ है जो आपको अपनी कल्पना को उजागर करने और छवि पहचान, ऑडियो प्रोसेसिंग और जेस्चर डिटेक्शन के आसपास एप्लिकेशन बनाने के लिए चाहिए।
इससे पहले कि आप इसे जानें, आप एक छोटी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन तैनात कर रहे होंगे।
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नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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