Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning
과정 개요
최근 몇 년 간 머신러닝(ML) 분야에서 놀라운 최적화가 이루어졌습니다. 이제 우리는 복잡한 머신러닝 알고리즘을 저전력 장치인 마이크로컨트롤러에서 실행할 수 있습니다. Coursera의 임베디드 머신러닝 소개 과정은 이러한 최신 트렌드를 반영하여 머신러닝의 기본 원리와 임베디드 시스템에서의 활용법을 배울 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다.
과정 모듈
이 과정은 세 가지 주요 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:
- 머신러닝 개론: 머신러닝의 기본 이해, 문제 해결 방법, 임베디드 시스템에서의 활용, Edge Impulse 도구 소개, 모션 데이터 수집 등의 내용을 포함합니다.
- 신경망 개론: 신경망의 작동 원리, 훈련 방법 및 임베디드 시스템에서의 추론 수행 방법을 배우고, 새로운 모션 분류 프로젝트에 도전할 기회를 제공합니다.
- 오디오 분류 및 키워드 탐지: 오디오 분류의 기본 원리, 멜 주파수 켑스트럼 계수(MFCCs) 추출, 합성곱 신경망(CNN) 훈련 및 마이크로컨트롤러에 배포하는 방법을 다룹니다.
추천 이유
이 과정을 추천하는 이유는 다음과 같습니다:
- 손쉽게 이해할 수 있는 교육과정과 사례를 통해 학습할 수 있습니다.
- 실제 구현 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
- 임베디드 머신러닝의 미래를 대비할 수 있는 중요한 기술을 습득할 수 있습니다.
결론
임베디드 머신러닝 소개 과정은 머신러닝과 임베디드 시스템에 관심 있는 모든 이에게 유익한 교육 과정입니다. 기술이 끊임없이 발전하는 이 시대에, 이 과정을 통해 기초부터 활용까지 배워보는 것을 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning