Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning
最近、機械学習（ML）が進化を遂げ、低消費電力のデバイスで深層ニューラルネットワークなどの複雑なアルゴリズムを運用できるようになりました。この流れの中で、Courseraの「Introduction to Embedded Machine Learning」というコースが注目を集めています。このコースでは、組み込みシステムにおける機械学習の原理と応用について学ぶことができます。
まず、最初のモジュール「Introduction to Machine Learning」では、機械学習の基本概念を紹介し、問題解決にどのように活用できるかを解説します。特に、シングルボードコンピュータやマイクロコントローラーを使ったシステムの利点について詳しく見ることができます。また、「Edge Impulse」というツールを使ってモーションデータを収集し、「魔法の杖」デモを試すことができるのも楽しめます。
次に、「Introduction to Neural Networks」では、ニューラルネットワークの働きやその訓練方法について解説します。スマートフォンやArduinoから収集したモーションデータを使って、モーション分類システムを作成します。さらに、新たなモーション分類プロジェクトに挑戦することで、実際の応用を通じて学んだ内容を活かす機会が用意されています。
最後のモジュール「Audio classification and Keyword Spotting」では、音声分類の手法を解説します。録音した音声からメル周波数ケプストラム係数（MFCC）を抽出し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練して、マイクロコントローラーにデプロイする方法を学べます。この過程で、組み込みシステムにおける実装戦略や、機械学習とセンサー融合の違いについても触れられます。
このコースは、機械学習の理論を実際に組み込みシステムに適用する方法を学ぶための素晴らしい出発点です。特に、ハードウェアとソフトウェアの連携を深く理解したい方にとって、有意義な体験になるでしょう。
個人的には、特に「モーションデータを使用したプロジェクト」に魅力を感じました。実践的なアプローチが非常に学びやすく、将来的には自分のプロジェクトにも役立てられると思います。
このコースは、機械学習に興味がある学生やエンジニアの方々、また新たな技術に挑戦したいと考えている方に強く推薦します。自分のペースで進められるので、忙しい方にもピッタリです！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning