Machine Learning mit Arduino Kurs
Beherrschen Sie TinyML auf Arduino und wandeln Sie rohe Sensordaten in smarte Echtzeit-Entscheidungen um. Lernen Sie Signalaufbereitung, Feature-Extraktion, leichte Modelle und On-Board-Deployment, um effiziente, produktionsreife eingebettete Intelligenz für Elektronikprojekte zu bauen.
von 4 bis 360h flexibler Arbeitsaufwand
Gültiges Zertifikat in deinem Land
Was werde ich lernen?
Der Machine-Learning-mit-Arduino-Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Sensordaten erfassen und aufbereiten, effiziente Features entwickeln und kompakte TinyML-Modelle erstellen, die zuverlässig auf Mikrocontrollern laufen. Lernen Sie FFT- und Zeitbereichstechniken, leichte neuronale Netze, Modellkompression, Deployment in Arduino-Sketches und On-Device-Tests, um präzise, stromsparende smarte Systeme schnell und sicher zu schaffen.
Elevify-Vorteile
Kompetenzen entwickeln
- TinyML-Modell-Design: Kompakte Klassifikatoren für Arduino-Grenzen erstellen.
- Sensor-ML-Pipeline: Rohsignale erfassen, filtern und fenstern für das Lernen.
- Edge-Deployment: ML-Modelle exportieren, quantisieren und in Arduino-Sketches einbetten.
- Echtzeit-Inferenz: Schnelle Schleifen, Interrupts und latenzarme ML-Entscheidungen programmieren.
- On-Device-Evaluation: Timing, Speicher, Genauigkeit und Fehlerquellen profilieren.
Vorgeschlagene Zusammenfassung
Vor dem Start kannst du die Kapitel und den Arbeitsaufwand anpassen. Wähle, mit welchem Kapitel du beginnen möchtest. Füge Kapitel hinzu oder entferne sie. Erhöhe oder verringere den Arbeitsaufwand des Kurses.Was unsere Studierenden sagen
FAQs
Wer ist Elevify? Wie funktioniert es?
Gibt es für die Kurse Zertifikate?
Sind die Kurse kostenlos?
Wie hoch ist der Arbeitsaufwand der Kurse?
Wie sind die Kurse aufgebaut?
Wie funktionieren die Kurse?
Wie lange dauern die Kurse?
Was kostet ein Kurs?
Was ist ein E-Learning- oder Online-Kurs und wie funktioniert er?
PDF-Kurs