Descrição
Aprendizado de Máquina para Arduino, ESP32 e ESP8266
Crie seus próprios dispositivos inteligentes usando TensorFlow, Python aplicado a microcontroladores
Classificação: 4.3 de 5257 avaliações Total de horas: 13.5 Número de palestras: 136 Nível: IntermediárioIntrodução
Prepare-se para entrar no futuro da eletrônica e inteligência artificial! Bem-vindo ao nosso curso de Aprendizado de Máquina para Arduino, ESP32 e ESP8266! Neste curso, você terá a oportunidade única de aprender como aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina em seus dispositivos baseados em Arduino, ESP32 e ESP8266. Descubra como dar vida aos seus projetos eletrônicos e transformá-los em soluções inteligentes. Junte-se a nós e comece sua jornada em direção ao futuro da eletrônica e inteligência artificial hoje!Sobre o Instrutor
Permita-me apresentar-me, meu nome é Edison Sásig. Sou engenheiro eletrônico e CEO da Roboticoss. Serei seu amigo e instrutor ao longo desta jornada de aprendizado. O objetivo principal deste curso é entender e executar uma rede neural artificial totalmente funcional passo a passo em um Arduino ou qualquer microcontrolador aceito pelo Arduino IDE (ESP32, ESP8266, ARDUINOS e outros). Eu vou te ensinar tudo, desde a coleta dos seus próprios dados de treinamento até a criação de aplicações como reconhecimento de gestos, aproximação de curvas de sensores não lineares e muito mais. Vamos treinar a rede em um PC usando o software Python e a API Keras, que está incorporada ao TensorFlow. Uma vez que o modelo seja validado, exportaremos os pesos e a arquitetura da rede neural para o Arduino.Destaque do Curso
- Implementar uma rede neural do zero no Arduino, ESP32, ESP8266 e outros. - Reconhecimento de som. - Reconhecimento de gestos usando um IMU (acelerômetro e giroscópio). - Treinar redes neurais artificiais com TensorFlow-Keras. - Criar aplicações do mundo real com algoritmos embarcados em diferentes placas eletrônicas. - Gerar seu próprio conjunto de dados de treinamento. - Implementar diferentes arquiteturas de rede neural dependendo da aplicação. - Redes neurais para classificação binária. - Redes neurais para classificação multiclasse. - Redes neurais para aproximação de funções. - Redes neurais para séries temporais. Como bônus, este curso inclui modelos de código Arduino e Python que você pode baixar e usar em seus próprios projetos. Observe: O curso inclui aulas de Matlab da seção 12 para alunos previamente matriculados. Essas aulas permanecerão disponíveis, mas não fornecerei mais suporte ou atualizações para elas. Para as outras seções, responderei a todas as suas perguntas.Estimar frete
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