哈佛大學(xué)的 Vijay Janapa Reddi 教授、TensorFlow Lite Micro 團(tuán)隊(duì)和 edX (https://www.edx.org/) 在線學(xué)習(xí)平臺將在今年秋天分享一套TinyML 課程，您可以免費(fèi)觀看這些課程，或者報(bào)名參加課程以獲取證書。在本文中，我將帶您了解什么是 TinyML、TinyML 的用途以及我們即將啟動的 HarvardX 計(jì)劃。

　　TinyML 簡介

　　TinyML 是深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一。簡而言之，這是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域，致力于探索可在小型低功耗設(shè)備（例如微控制器）上運(yùn)行的模型類型。

　　TinyML 與嵌入式 ML 的應(yīng)用、算法、硬件和軟件都有交集。TinyML 的目標(biāo)通常是支持由電池供電的邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)設(shè)備端的低功耗（幾毫瓦）低延遲推理。與之對比，臺式機(jī) CPU 的耗電量在 100 瓦左右，是邊緣設(shè)備的數(shù)千倍！功耗的大幅降低使得 TinyML 設(shè)備在與電源斷開連接后，仍可繼續(xù)依靠電池工作，并可維持?jǐn)?shù)周、數(shù)月甚至數(shù)年的持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。取得這一成績的同時(shí)，邊緣或端點(diǎn)還在不間斷運(yùn)行 ML 應(yīng)用。

　　了解如何動手構(gòu)建。

　　盡管我們大多數(shù)人不熟悉 TinyML，但您可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)，TinyML 其實(shí)已在投入生產(chǎn)的 ML 系統(tǒng)中存在多年。當(dāng)您說 “OK Google” 喚醒 Android 設(shè)備時(shí)，便已體驗(yàn)到 TinyML 帶來的益處。這項(xiàng)技術(shù)由始終開啟的低功耗關(guān)鍵字搜尋器提供動力，其原理與您可以在此處學(xué)習(xí)構(gòu)建的搜尋器并沒有什么不同。

　　而兩者之間的區(qū)別是，越來越多的人能夠接觸、學(xué)習(xí) TinyML，這要部分歸功于TensorFlow Lite Micro和即將推出的 HarvardX 課程等教育資源的普及。

　　TinyML 可為嵌入式 ML 開發(fā)者解鎖許多新應(yīng)用，特別是將其與加速度計(jì)、麥克風(fēng)和攝像頭等傳感器結(jié)合使用時(shí)。其已在多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用并取得了豐富的成果，例如野生動物追蹤與保護(hù)、農(nóng)作物病害檢測，以及預(yù)測野火等等。

　　TinyML 也可以很有趣！您可以使用 TinyML 開發(fā)智能游戲控制器（例如使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動控制器來控制霸王龍）或開發(fā)各種其他游戲。想象一下，通過使用與 TinyML 相同的 ML 原理和技術(shù)，我們可以在汽車中收集加速器數(shù)據(jù)，用于檢測各種情況（例如輪胎松動）并提醒駕駛員。

　　除了了解如何將 TinyML 用于娛樂和游戲，在開發(fā)任何 ML 應(yīng)用時(shí)，您都有必要熟悉負(fù)責(zé)任的 AI，尤其是在處理傳感器數(shù)據(jù)時(shí)。由于 TinyML 完全可以在邊緣設(shè)備上進(jìn)行推理（數(shù)據(jù)無需離開設(shè)備），因此其能支持各種私有 ML 應(yīng)用。事實(shí)上，許多微型設(shè)備甚至根本沒有聯(lián)網(wǎng)。

　　課程的詳情

　　HarvardX 課程旨在讓更多開發(fā)者能夠獲取相關(guān)知識。您將了解什么是 TinyML、它的主要用途是什么以及如何開始上手。

　　這些課程將首先講解 ML 基礎(chǔ)知識，包括如何收集數(shù)據(jù)、如何訓(xùn)練基本模型（如：線性回歸）等等。接下來會介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識（如：MNIST），然后介紹適用于計(jì)算機(jī)視覺的 Tiny ML 模型，以及如何使用TensorFlow Lite 微控制器進(jìn)行部署。在這些課程的整個(gè)授課過程中，我們會穿插介紹一些案例研究、重要論文以及重要應(yīng)用。

　　在其中一個(gè)課程工作流中，您將像往常一樣在Colab中使用 Python構(gòu)建 TensorFlow 模型，然后將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的 C 語言版本，以便在微控制器上運(yùn)行。課程將展示如何針對資源嚴(yán)重受限的設(shè)備（例如存儲空間不足 100 KB 的設(shè)備）優(yōu)化 ML 模型，還將介紹各種與將 TinyML 部署到 “實(shí)際中” 的挑戰(zhàn)相關(guān)的案例研究。

　　把 TinyML 帶回家

　　我們很高興與 Arduino 和 HarvardX 開展緊密合作，成功推出此種體驗(yàn)。

　　edX 學(xué)員可以選擇購買 Arduino 提供的現(xiàn)成 TinyML 開發(fā)套件。開發(fā)套件中包括一個(gè) Arm Cortex-M4 微控制器、多個(gè)板載傳感器、一枚攝像頭和一塊帶有連接線的面包板。這些是解鎖 TinyML 應(yīng)用（如圖像，聲音和手勢檢測）所需用到的一切。借助它，學(xué)員將有機(jī)會創(chuàng)建自己的 TinyML 小世界。

　　期待看到您的作品！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的免费学！Google与哈佛大学合作推出 TinyML 课程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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