4.7
estrelas
86 classificações

Shawn Hymel

11.100 já se inscreveram

oferecido por

Computer Vision with Embedded Machine Learning

Edge Impulse

Informações sobre o curso

22.155 visualizações recentes

Computer vision (CV) is a fascinating field of study that attempts to automate the process of assigning meaning to digital images or videos. In other words, we are helping computers see and understand the world around us! A number of machine learning (ML) algorithms and techniques can be used to accomplish CV tasks, and as ML becomes faster and more efficient, we can deploy these techniques to embedded systems.
This course, offered by a partnership among Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio, and the TinyML Foundation, will give you an understanding of how deep learning with neural networks can be used to classify images and detect objects in images and videos. You will have the opportunity to deploy these machine learning models to embedded systems, which is known as embedded machine learning or TinyML.

Familiarity with the Python programming language and basic ML concepts (such as neural networks, training, inference, and evaluation) is advised to understand some topics as well as complete the projects. Some math (reading plots, arithmetic, algebra) is also required for quizzes and projects. If you have not done so already, taking the "Introduction to Embedded Machine Learning" course is recommended.

This course covers the concepts and vocabulary necessary to understand how convolutional neural networks (CNNs) operate, and it covers how to use them to classify images and detect objects. The hands-on projects will give you the opportunity to train your own CNNs and deploy them to a microcontroller and/or single board computer.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Some math (reading plots, arithmetic, and algebra) is required in the course. Experience with the Python is recommended to complete the projects.

Aprox. 31 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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O que você vai aprender

How to train and develop an image classification system using machine learning
How to train and develop an object detection system using machine learning
How to deploy a machine learning model to a microcontroller

Habilidades que você terá

Machine Learning
Python Programming
Microcontroller
Embedded System Development
Computer Programming

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Some math (reading plots, arithmetic, and algebra) is required in the course. Experience with the Python is recommended to complete the projects.

Aprox. 31 horas para completar

Inglês

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,59/5 (25 classificações)

Shawn Hymel

Instructor

33.305 aprendizes

2 Cursos

oferecido por

Edge Impulse

Edge Impulse is the leading development platform for machine learning on edge devices, free for developers and trusted by enterprises. Founded in 2019 by Zach Shelby and Jan Jongboom, we are on a mission to enable developers to create the next generation of intelligent devices. We believe that machine learning can enable positive change in society, and we are dedicated to support applications for good.

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

11 horas para concluir

Image Classification

11 horas para concluir

13 vídeos (Total 185 mín.), 14 leituras, 4 testes

13 videos

Welcome to the Course6min

Instructor Introductions2min

What is Computer Vision?14min

Overview of Digital Images10min

Data Collection10min

Overview of Image Classification15min

Review of Neural Networks17min

Training an Image Classifier with Keras25min

Using Colab to Curate and Upload a Dataset18min

Using Edge Impulse to Train a Model9min

Inference on a Single Board Computer30min

Inference on a Microcontroller (MicroPython)17min

Review of Module 15min

14 leituras

Syllabus10min

Required Hardware10min

Getting Help10min

Slides10min

Python and Numpy Help10min

Project - Load and Manipulate Images2h

Slides10min

Image Classification and Neural Networks10min

Python and Edge Impulse Documentation10min

Project - Extract Features and Train Model1h

Edge Impulse and OpenMV Documentation10min

Project - Deploy DNN Image Classifier2h

Slides10min

4 exercícios práticos

Computer Vision10min

Image Classification with Neural Networks15min

Image Classification on Embedded Devices10min

Module 1 Review30min

Semana

Semana 2

11 horas para concluir

Convolutional Neural Networks

In this module, we go over the basics of convolutional neural networks (CNNs) and how they can be used to create a more robust image classification model. We look at the internal workings of CNNs (e.g. convolution and pooling) along with some visualization techniques used to see how CNNs make decisions. We introduce the concept of data augmentation to help provide more data to the training process. You will have the opportunity to train your own CNN and deploy it to an embedded system.

11 horas para concluir

9 vídeos (Total 114 mín.), 13 leituras, 5 testes

9 videos

Image Convolution11min

Pooling Layer6min

Convolutional Neural Network14min

Training a Convolutional Neural Network15min

CNN Visualizations15min

Data Augmentation15min

Transfer Learning and MobileNet12min

Transfer Learning with Edge Impulse15min

Review of Module 26min

13 leituras

Slides10min

Project - Convolution and Pooling2h

Digging Deeper into CNNs10min

Slides10min

Project - Training a CNN1h 10min

Slides10min

CNN Visualizations and Data Augmentation10min

Project - Data Augmentation1h

Digging Deeper into Transfer Learning10min

Slides10min

Project - Transfer Learning1h

Project - Deploy CNN Image Classifier1h

Slides10min

5 exercícios práticos

Convolution and Pooling15min

Convolutional Neural Networks10min

Visualizations and Data Augmentation5min

Transfer Learning10min

Module 2 Review30min

Semana

Semana 3

9 horas para concluir

Object Detection

In this module, we will cover the basics of object detection and how it differs from image classification. We will go over the math involved to measure objection detection performance. After, we will introduce several popular object detection models and demonstrate the process required to train such a model in Edge Impulse. Finally, you will be asked to deploy an object detection model to an embedded system.

9 horas para concluir

10 vídeos (Total 109 mín.), 10 leituras, 3 testes

10 videos

Introduction to Object Detection13min

Object Detection Performance Metrics11min

Object Detection Models16min

Training an Object Detection Model16min

Deploy Object Detection Model to a Single Board Computer10min

Image Segmentation7min

Multi-stage Inference with Dmitry Maslov6min

Reusing Representations with Mat Kelcey14min

Review of Module 37min

Conclusion3min

10 leituras

Slides10min

Drawing API10min

Project - Sliding Window Object Detection2h

Slides10min

Digging Deeper into Object Detection10min

Deploying an Object Detection Model10min

Slides10min

Digging Deeper into Advanced Topics10min

Project - Deploy Object Detection Model2h

Slides10min

3 exercícios práticos

Object Detection20min

Image Segmentation10min

Module 3 Review30min

Avaliações

4.7

16 avaliações

5 stars
75,86%
4 stars
21,83%
3 stars
2,29%

Principais avaliações do COMPUTER VISION WITH EMBEDDED MACHINE LEARNING

por ML23 de set de 2021

Great course, Shawn always explains things in a clear and engaging way, with a strong focus on the application of the concepts. I'm definitely looking forward to more courses on embedded ML!

por SG2 de nov de 2022

3rd week was pretty fast and a lot more information can be added in it,

i think the course should be 4th week long.

still one of the best course to done

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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