從零開始學習樹莓派( Raspberry Pi )深度學習

使用樹莓派 ( Raspberry Pi )從零開始學習建構人工智慧應用

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從這 10.5 小時的課程,你會學到

  • 從零開始建構不需要使用程式庫的神經網路
  • 在 Raspberry Pi 上部屬神經網路,精通量化( quantization )方法
  • 在 Raspberry Pi 建立深度學習影像分類應用
  • 在 Raspberry Pi 建立物體辨識的深度學習應用

要求

  • Raspberry Pi 3

課程說明

歡迎來到 Raspberry Pi 深度學習課程。

我們將一起踏上一段非常激動人心的旅程。 我們將學習如何在 Raspberry Pi 上從頭開始建構深度神經網路。

我們將從學習深度學習的基礎知識開始,用實用的程式碼展示每一個基本構件,最終形成一個巨大的深度神經網路。 所有這一切都在 Raspberry Pi ,訓練和推理。

當我們開始處理大型資料集時,我們將開始在電腦上訓練我們的神經網路,然後在 Raspberry Pi 上部署訓練好的模型。 由於 Raspberry Pi 有限的記憶體和處理能力,我們將學習量化我們的模型的方法,然後在不損害我們模型的準確性下部署到我們受資源約束的 Raspberry Pi 。

我們還將學習如何充分利用深度學習程式庫,如 Keras 和 Tensorflow。

到本課程結束時,你將能夠從零開始建構不需要程式庫的神經網路,能夠掌握在 Raspberry Pi 上部署神經網路的量化方法,能夠建構影像分類的深度學習應用程式,能夠建構物體辨識的深度學習應用程式,能夠使用 Keras 和 Tensorflow 等等。

如果你是機器學習和深度學習的新手,這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始,教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路,然後我們再繼續學習如何使用現成的程式庫。

如果你已經有一些深度學習的經驗,並且想知道如何在 Raspberry Pi 上部署模型,你也可以參加這個課程。 本課程提供關於設計方法的深入訓練,為了在資源有限的 Raspberry Pi 上部署模型,需要採用這種方法。

註冊並開始建構一些智慧應用程式。

目標受眾

  • 如果你是機器學習和深度學習的新手,這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始,教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路,然後我們繼續學習如何使用現成的程式庫
  • 如果你已經有一些深度學習的經驗,並且想知道如何在 Raspberry Pi 上部署模型,你也可以參加這個課程。 本課程提供關於設計方法的深入訓練,為了在資源有限的 Raspberry Pi 上部署模型,需要採用這種方法。

講師簡介

Israel Gbati  嵌入式系統工程師 : ARM 架構

你好我的名字是 Israel,我最近畢業於倫敦帝國學院 ( Imperial College London )。 我營運cortex-m.com 網站。 我已經為大學生教授機械電子學工程 (Mechatronics Engineering ),建造了一些很棒的機器人和嵌入式設備,並對 ARM 架構進行了廣泛的研究,這些都是為 DSP 和 RTOS 應用量身定做的。 我也是經驗豐富的 udemy 講師,已製作一些專精 ARM Cortex- Microcontrollers 的暢銷課程,超過 115 個國家、7000多名的學生參加。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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