Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning
Dans un monde de plus en plus connecté, l’apprentissage automatique devient essentiel, surtout avec l’essor des systèmes embarqués. C’est pourquoi j’ai décidé de suivre le cours Introduction to Embedded Machine Learning proposé par Coursera. Ce cours aborde des concepts fascinants et innovants qui vous aideront à comprendre comment enseigner aux machines à prendre des décisions intelligentes avec des ressources limitées.
Aperçu du cours
Le cours débute avec une introduction générale à l’apprentissage automatique. On y découvre les bases : comment cela fonctionne, ses applications et, bien sûr, ses limitations. L’aspect le plus intriguant est l’utilisation de l’apprentissage automatique sur des systèmes embarqués, tels que les microcontrôleurs. Cela ouvre la porte à des applications pratiques dans notre vie quotidienne, comme la création d’interfaces utilisateur nouvelles et adaptatives.
Le tutoriel met également en avant l’outil Edge Impulse, permettant de collecter des données de mouvement pour une démonstration inspirante d’une “baguette magique”. Vous apprendrez à manipuler des données brutes pour extraire des caractéristiques significatives, comme la racine carrée moyenne, la transformée de Fourier, et la densité spectrale de puissance.
Comprendre les réseaux neuronaux
Le module suivant approfondit le fonctionnement des réseaux neuronaux. Vous apprendrez comment les entraîner et les utiliser pour des inférences sur des appareils embarqués. J’ai trouvé particulièrement captivant la progression de la démonstration de classification des mouvements, utilisant des données collectées depuis un smartphone ou une carte Arduino. Le projet final dans ce module vous mettra au défi d’appliquer vos connaissances fraîchement acquises.
Classification audio et reconnaissance de mots-clés
Le dernier module est consacré à la classification audio sur des systèmes embarqués. Vous découvrirez comment extraire des coefficients cepstraux en fréquence mélodique, entraîner un réseau de neurones convolutionnel (CNN), et déployer ce modèle sur un microcontrôleur. Cette section est particulièrement riche en informations sur les stratégies d’implémentation et la comparaison entre le machine learning et la fusion de capteurs.
En résumé, ce cours Introduction to Embedded Machine Learning sur Coursera est une excellente introduction pour quiconque s’intéresse à l’apprentissage automatique dans le contexte des systèmes embarqués. Les modules sont bien structurés et offrent un équilibre parfait entre théorie et pratique. Je recommande vivement ce cours à tous ceux qui souhaitent explorer les possibilités de l’apprentissage automatique sur des dispositifs à faible puissance.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning