[Arm DevSummit — Семинар] Разработка tinyML с использованием TensorFlow Lite для микроконтроллеро...

Выполняйте анализ данных непосредственно на источнике с уменьшенной задержкой и энергопотреблением. Введение. Как TFLu от Google и его интеграция с CMSIS-NN максимизируют производительность приложений машинного обучения и как запустить пример обнаружения людей с помощью TFLu и CMSIS-NN на устройстве Arduino Nano. Глубокие нейронные сети становятся все более популярными в конечных устройствах. Разработчики могут выполнять анализ данных на устройствах с уменьшенной задержкой и энергопотреблением. Присоединяйтесь к Google и Arm на этом семинаре, где мы расскажем, как TensorFlow Lite от Google для микроконтроллеров (TFLu) и его интеграция с CMSIS-NN максимизируют производительность приложений машинного обучения. Узнайте, как запустить пример обнаружения людей с помощью TFLu и CMSIS-NN на устройстве Arduino Nano. Этот технический семинар организован компаниями Arm и Google. Докладчики: Фредрик Кнутссон, руководитель группы разработки программного обеспечения для машинного обучения, Arm Питер Уорден, руководитель группы TensorFlow для мобильных и встроенных систем, Google Технический уровень: Начинающий Целевая аудитория: Разработчики программного обеспечения Темы: #ИскусственныйИнтеллект, #Микроконтроллеры, #МашинноеОбучение, Открытый исходный код Тип сессии: Семинар Тема конференции: ИИ в реальном мире: от разработки до развертывания Цели обучения на сессии: Машинное обучение на микроконтроллерах; TensorFlow Lite для микроконтроллеров; CMSIS-NN Дата выхода в эфир: вторник, 6 октября (9:30–11:00 PDT)