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UNIFEI-IESTI01-T01-2021.1

Course Repository - TinyML - Machine Learning for Embedding Devices

<img src='images/IESTI_2.jpg'/> <figcaption><a href='https://unifei.edu.br/iesti/'>Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologias da Informação – IESTI - Campus de Itajubá</a></figcaption> <hr>

For the current IESTI01 course version, please go to: UNIFEI-IESTI01-TinyML

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NOTA: O curso será ministrado majoritariamente em português, mas uma base de inglês será fundamental ao aluno para o acompanhamento do mesmo, pois todo o material de leitura, vídeos e slides, serão disponibilizados no idioma inglês.

Visão geral do curso

TinyML é um curso introdutório na interseção entre o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e dispositivos embarcados (Embedded Devices). A difusão de dispositivos embarcados com ultra-baixo consumo de energia (da ordem de miliwatts), juntamente com a introdução de frameworks de aprendizado de máquina dedicados a dispositivos embarcados, como TensorFlow Lite para Microcontroladores (TF Micro), permitirá a proliferação em massa de dispositivos IoT potencializados por IA (“AioT”).

O crescimento explosivo do aprendizado de máquina e a facilidade de uso de plataformas como TensorFlow (TF) o tornam um tópico de estudo indispensável para estudantes de Engenharia Eletrônica, da Computação e Controle & Automação.

O TinyML difere do aprendizado de máquina convencional (por exemplo, servidor - nuvem) porque requer não apenas conhecimentos em software, mas também conhecimentos em hardware integrado. Este curso procura fornecer uma base para o entendimento deste campo emergente.

A atual versão deste curso, pioneiro na América Latina, tem como principais referências:

IESTI01 faz parte do TinyML4D, uma iniciativa para tornar a ensino do TinyML disponível para todos em todo o mundo.

Tópicos do curso

Carga horária:

Processo de aprovação:

Pré-requisitos

Metodologia/Recursos:

Professor do curso:

Supervisão e apoio:

Planejamento das Classes (Turma 1 - 2021.1)

<img src='images/Class_Schedule.png'/>

Planejamento das Tarefas/Trabalhos (Turma 1 - 2021.1)

<img src='images/Assignments_Schedule.png'/>

Material (All in English)

All material will be uploaded to this repo at the classes' base.

Optional pre-course activities:

Parte 1: Fundamentals

Parte 2: Applications & Deploy