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Aplicaciones de TinyML

  • hasta 6 semanas
  • Intermedio

Explora el fascinante mundo de TinyML y sus aplicaciones en el mundo real. Este curso ofrece información sobre el código detrás de los dispositivos populares de TinyML, centrándose en redes neuronales y la utilización de datos de sensores. Inscríbete ahora para mejorar tu comprensión de este campo en rápido crecimiento.

  • Aplicaciones de TinyML
  • Entrenamiento de Redes Neuronales
  • Utilización de Datos de Sensores
  • Despliegue de Dispositivos Embebidos

Resumen

En este curso, profundizarás en las aplicaciones prácticas de TinyML, guiado por líderes de la industria. Aprende sobre el código detrás de los dispositivos de TinyML más utilizados y explora estudios de caso del mundo real. El curso cubre temas clave como el Detección de Palabras Clave, Palabras de Despertar Visual, Detección de Anomalías y Desarrollo de IA Responsable, proporcionándote las habilidades para implementar soluciones de TinyML de manera efectiva.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases Grabado previamente
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Entusiastas de la Tecnología

Individuos interesados en comprender las aplicaciones de TinyML en escenarios del mundo real.

Profesionales de la Industria

Profesionales que buscan integrar soluciones de TinyML en sus sistemas existentes.

Estudiantes

Estudiantes que cursan estudios en aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Desbloquea el potencial de TinyML aprendiendo de expertos de la industria. Este curso proporciona una comprensión integral de las aplicaciones de TinyML, equipándote con las habilidades para implementar estas tecnologías en escenarios del mundo real. Ideal para entusiastas de la tecnología y profesionales que buscan avanzar en sus carreras en aprendizaje automático.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático

  • Familiaridad con lenguajes de programación

  • Interés en sistemas embebidos

¿Qué aprenderás?

Introducción a TinyML
Visión general de TinyML y su importancia en el campo del aprendizaje automático.
Detección de Palabras Clave
Comprensión de los principios y aplicaciones de la detección de palabras clave en TinyML.
Palabras de Despertar Visual
Exploración del concepto de palabras de despertar visual y su implementación en TinyML.
Detección de Anomalías
Aprendizaje sobre técnicas de detección de anomalías y su uso en aplicaciones de TinyML.
Ingeniería de Conjuntos de Datos
Principios de la ingeniería de conjuntos de datos para un entrenamiento efectivo de modelos de TinyML.
Desarrollo de IA Responsable
Directrices y mejores prácticas para desarrollar soluciones de IA responsable utilizando TinyML.
Estudios de Caso del Mundo Real
Examinación de aplicaciones de TinyML en el mundo real y desafíos de despliegue.
Entrenamiento e Inferencia de Redes Neuronales
Enfoque en el entrenamiento e inferencia de redes neuronales en aplicaciones de TinyML.
Utilización de Datos de Sensores
Uso de datos de sensores para tareas como la detección de gestos y el reconocimiento de voz.

Próximos cohortes

  • Fechas

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Libre