4.7
estrellas
88 calificaciones

Shawn Hymel

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Ofrecido Por

Computer Vision with Embedded Machine Learning

Impulso Edge

Acerca de este Curso

17.613 vistas recientes

Computer vision (CV) is a fascinating field of study that attempts to automate the process of assigning meaning to digital images or videos. In other words, we are helping computers see and understand the world around us! A number of machine learning (ML) algorithms and techniques can be used to accomplish CV tasks, and as ML becomes faster and more efficient, we can deploy these techniques to embedded systems.
This course, offered by a partnership among Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio, and the TinyML Foundation, will give you an understanding of how deep learning with neural networks can be used to classify images and detect objects in images and videos. You will have the opportunity to deploy these machine learning models to embedded systems, which is known as embedded machine learning or TinyML.

Familiarity with the Python programming language and basic ML concepts (such as neural networks, training, inference, and evaluation) is advised to understand some topics as well as complete the projects. Some math (reading plots, arithmetic, algebra) is also required for quizzes and projects. If you have not done so already, taking the "Introduction to Embedded Machine Learning" course is recommended.

This course covers the concepts and vocabulary necessary to understand how convolutional neural networks (CNNs) operate, and it covers how to use them to classify images and detect objects. The hands-on projects will give you the opportunity to train your own CNNs and deploy them to a microcontroller and/or single board computer.

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Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Nivel intermedio

Some math (reading plots, arithmetic, and algebra) is required in the course. Experience with the Python is recommended to complete the projects.

Aprox. 30 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

How to train and develop an image classification system using machine learning
How to train and develop an object detection system using machine learning
How to deploy a machine learning model to a microcontroller

Habilidades que obtendrás

Machine Learning
Python Programming
Microcontroller
Embedded System Development
Computer Programming

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Instructor

Calificación del instructor

4,61/5 (26 calificaciones)

Shawn Hymel

Instructor

35.843 alumnos

2 cursos

Ofrecido por

Impulso Edge

Edge Impulse is the leading development platform for machine learning on edge devices, free for developers and trusted by enterprises. Founded in 2019 by Zach Shelby and Jan Jongboom, we are on a mission to enable developers to create the next generation of intelligent devices. We believe that machine learning can enable positive change in society, and we are dedicated to support applications for good.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

11 horas para completar

Image Classification

11 horas para completar

13 videos (Total 185 minutos), 14 lecturas, 4 cuestionarios

13 videos

Welcome to the Course6mInstructor Introductions2mWhat is Computer Vision?14mOverview of Digital Images10mData Collection10mOverview of Image Classification15mReview of Neural Networks17mTraining an Image Classifier with Keras25mUsing Colab to Curate and Upload a Dataset18mUsing Edge Impulse to Train a Model9mInference on a Single Board Computer30mInference on a Microcontroller (MicroPython)17mReview of Module 15m

14 lecturas

Syllabus10mRequired Hardware10mGetting Help10mSlides10mSlides10mPython and Numpy Help10mProject - Load and Manipulate Images2hSlides10mImage Classification and Neural Networks10mPython and Edge Impulse Documentation10mProject - Extract Features and Train Model1hEdge Impulse and OpenMV Documentation10mProject - Deploy DNN Image Classifier2hSlides10m

4 ejercicios de práctica

Computer Vision10mImage Classification with Neural Networks15mImage Classification on Embedded Devices10mModule 1 Review30m

Semana2

Semana 2

11 horas para completar

Convolutional Neural Networks

In this module, we go over the basics of convolutional neural networks (CNNs) and how they can be used to create a more robust image classification model. We look at the internal workings of CNNs (e.g. convolution and pooling) along with some visualization techniques used to see how CNNs make decisions. We introduce the concept of data augmentation to help provide more data to the training process. You will have the opportunity to train your own CNN and deploy it to an embedded system.

11 horas para completar

9 videos (Total 114 minutos), 13 lecturas, 5 cuestionarios

9 videos

Image Convolution11mPooling Layer6mConvolutional Neural Network14mTraining a Convolutional Neural Network15mCNN Visualizations15mData Augmentation15mTransfer Learning and MobileNet12mTransfer Learning with Edge Impulse15mReview of Module 26m

13 lecturas

Slides10mProject - Convolution and Pooling2hDigging Deeper into CNNs10mSlides10mProject - Training a CNN1h 10mSlides10mCNN Visualizations and Data Augmentation10mProject - Data Augmentation1hDigging Deeper into Transfer Learning10mSlides10mProject - Transfer Learning1hProject - Deploy CNN Image Classifier1hSlides10m

5 ejercicios de práctica

Convolution and Pooling15mConvolutional Neural Networks10mVisualizations and Data Augmentation5mTransfer Learning10mModule 2 Review30m

Semana3

Semana 3

9 horas para completar

Object Detection

In this module, we will cover the basics of object detection and how it differs from image classification. We will go over the math involved to measure objection detection performance. After, we will introduce several popular object detection models and demonstrate the process required to train such a model in Edge Impulse. Finally, you will be asked to deploy an object detection model to an embedded system.

9 horas para completar

10 videos (Total 109 minutos), 10 lecturas, 3 cuestionarios

10 videos

Introduction to Object Detection13mObject Detection Performance Metrics11mObject Detection Models16mTraining an Object Detection Model16mDeploy Object Detection Model to a Single Board Computer10mImage Segmentation7mMulti-stage Inference with Dmitry Maslov6mReusing Representations with Mat Kelcey14mReview of Module 37mConclusion3m

10 lecturas

Slides10mDrawing API10mProject - Sliding Window Object Detection2hSlides10mDigging Deeper into Object Detection10mDeploying an Object Detection Model10mSlides10mDigging Deeper into Advanced Topics10mProject - Deploy Object Detection Model2hSlides10m

3 ejercicios de práctica

Object Detection20mImage Segmentation10mModule 3 Review30m

Reseñas

4.7

16 reseña

5 stars
76,13 %
4 stars
21,59 %
3 stars
2,27 %

Principales reseñas sobre COMPUTER VISION WITH EMBEDDED MACHINE LEARNING

por SG2 de nov. de 2022

3rd week was pretty fast and a lot more information can be added in it,

i think the course should be 4th week long.

still one of the best course to done

por ML23 de sep. de 2021

Great course, Shawn always explains things in a clear and engaging way, with a strong focus on the application of the concepts. I'm definitely looking forward to more courses on embedded ML!

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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