AI|免费学！Google与哈佛大学合作推出 TinyML 课程
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哈佛大学的 Vijay Janapa Reddi 教授、TensorFlow Lite Micro 团队和 edX (http://techimg88.guangdonglong.com/img.php?https://www.edx.org/) 在线学习平台将在今年秋天分享一套 TinyML 课程 ， 您可以免费观看这些课程 ， 或者报名参加课程以获取证书 。在本文中 ， 我将带您了解什么是 TinyML、TinyML 的用途以及我们即将启动的 HarvardX 计划 。
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TinyML 简介
TinyML 是深度学习行业发展最为迅速的领域之一 。简而言之 ， 这是一个新兴的 研究 领域 ， 致力于探索可在小型低功耗设备（例如 微控制器）上运行的模型类型 。
TinyML 与嵌入式 ML 的应用、算法、硬件和软件都有交集 。TinyML 的目标通常是支持由电池供电的边缘设备 ， 实现设备端的低功耗（几毫瓦）低延迟推理 。与之对比 ， 台式机 CPU 的耗电量在 100 瓦左右 ， 是边缘设备的数千倍！功耗的大幅降低使得 TinyML 设备在与电源断开连接后 ， 仍可继续依靠电池工作 ， 并可维持数周、数月甚至数年的持续运转 。取得这一成绩的同时 ， 边缘或端点还在不间断运行 ML 应用 。
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了解如何 动手构建 。
尽管我们大多数人不熟悉 TinyML ， 但您可能会惊讶地发现 ， TinyML 其实已在投入生产的 ML 系统中存在多年 。当您说 “OK Google” 唤醒 Android 设备时 ， 便已体验到 TinyML 带来的益处 。这项技术由始终开启的低功耗关键字搜寻器提供动力 ， 其原理与您可以在此处学习构建的搜寻器并没有什么不同 。
而两者之间的区别是 ， 越来越多的人能够接触、学习 TinyML ， 这要部分归功于 TensorFlow Lite Micro 和即将推出的 HarvardX 课程等教育资源的普及 。
TinyML 可为嵌入式 ML 开发者解锁许多新应用 ， 特别是将其与加速度计、麦克风和摄像头等传感器结合使用时 。其已在多个领域应用并取得了丰富的成果 ， 例如野生动物追踪与保护、农作物病害检测 ， 以及预测野火等等 。
TinyML 也可以很有趣！您可以使用 TinyML 开发智能游戏控制器（例如使用基于神经网络的运动控制器来控制霸王龙）或开发各种其他游戏 。想象一下 ， 通过使用与 TinyML 相同的 ML 原理和技术 ， 我们可以在汽车中收集加速器数据 ， 用于检测各种情况（例如轮胎松动）并提醒驾驶员 。
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除了了解如何将 TinyML 用于娱乐和游戏 ， 在开发任何 ML 应用时 ， 您都有必要熟悉 负责任的 AI ， 尤其是在处理传感器数据时 。由于 TinyML 完全可以在边缘设备上进行推理（数据无需离开设备） ， 因此其能支持各种私有 ML 应用 。事实上 ， 许多微型设备甚至根本没有联网 。
课程的详情
HarvardX 课程旨在让更多开发者能够获取相关知识 。您将了解什么是 TinyML、它的主要用途是什么以及如何开始上手 。
这些课程将首先讲解 ML 基础知识 ， 包括如何收集数据、如何训练基本模型（如：线性回归）等等 。接下来会介绍深度学习基础知识（如：MNIST） ， 然后介绍适用于计算机视觉的 Tiny ML 模型 ， 以及如何使用 TensorFlow Lite 微控制器 进行部署 。在这些课程的整个授课过程中 ， 我们会穿插介绍一些案例研究、重要论文以及重要应用 。
在其中一个课程工作流中 ， 您将像往常一样在 Colab 中使用 Python 构建 TensorFlow 模型 ， 然后将其转换成相应的 C 语言版本 ， 以便在微控制器上运行 。课程将展示如何针对资源严重受限的设备（例如存储空间不足 100 KB 的设备）优化 ML 模型 ， 还将介绍各种与将 TinyML 部署到 “实际中” 的挑战相关的案例研究 。
把 TinyML 带回家
我们很高兴与 Arduino 和 HarvardX 开展紧密合作 ， 成功推出此种体验 。
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edX 学员可以选择购买 Arduino 提供的现成 TinyML 开发套件 。开发套件中包括一个 Arm Cortex-M4 微控制器、多个板载传感器、一枚摄像头和一块带有连接线的面包板 。这些是解锁 TinyML 应用（如图像 ， 声音和手势检测）所需用到的一切 。借助它 ， 学员将有机会创建自己的 TinyML 小世界 。
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