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文件名称：Machine-Learning-for-Physical-Computing:纽约大学ITP的“物理计算机器学习”课程的资料库
文件大小：23.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-28 06:22:34
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物理计算机器学习导论
课程说明
随着机器学习模型变得越来越小，微控制器越来越多的计算能力，机器学习正朝着边缘设备发展。 本课程探讨如何将机器学习算法与传感器数据一起用于微控制器上以构建物理计算项目的想法。
在本课程中，我们将从在笔记本电脑上运行机器学习算法开始，然后将结果发送到微控制器。 然后，我们将学习TensorFlow Lite，该库可让您在微控制器上运行机器学习算法。 我们将讨论常见的机器学习算法和技术，并将其应用于构建丰富我们日常生活的动手交互项目。
学生将学习使用预先训练的模型，并使用传感器数据重新训练模型。 我们将讨论图像分类，迁移学习，手势和语音检测。 对于每个主题，我们将首先讨论其历史，理论，数据集和应用，然后根据该主题构建简单的实验。
预期的学生将参加物理计算入门和计算媒体入门课程，或者具有与Arduino和JavaScript相同的编程经验。
信息
石以宁，周四