Copertina del corso Machine Learning su Arduino: TinyML
Corsando63p

Machine Learning su Arduino: TinyML

Vincenzo Vigani

Machine learning su arduino – il manuale pratico online, capitolo per capitolo

Machine Learning su Arduino: TinyML

Corso pratico con esercizi

4.8 63 pagine 9h di studio Vincenzo ViganiAvanzato

Implementerai reti neurali ottimizzate su microcontrollori per classificazione dati in tempo reale. Per ogni argomento c'è un esempio svolto e un esercizio da fare da soli, con la soluzione commentata. Le prime pagine sono gratuite; il resto è incluso nell'abbonamento mensile.

Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.

Cosa imparerai

  • Avere un quadro chiaro e ordinato di machine learning su arduino
  • Preparare e usare correttamente l'ambiente di lavoro e gli strumenti
  • Eseguire le tecniche principali con sicurezza
  • Prevenire bug e configurazioni sbagliate con semplici controlli
  • Realizzare un piccolo progetto completo da mettere in portfolio

Questo corso è adatto a chi vuole approfondire gli aspetti più tecnici.

Indice del corso

10 capitoli · 63 pagine · 9h di studio

  1. 01

    Le basi da cui partire

    Il vocabolario minimo e i concetti su cui si regge tutto il resto del corso.

  2. 02

    Strumenti e preparazione

    Come predisporre l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di iniziare a lavorare.

  3. 03

    I principi fondamentali

    Le regole di base spiegate con esempi semplici e schemi riassuntivi.

Questo manuale è pronto per essere sbloccato

Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.

  1. 04

    Primi esercizi guidati

    Mettere in pratica subito quanto visto, con script, configurazioni e progetti funzionanti.

  2. 05

    Tecniche principali

    Le tecniche più usate, quando sceglierle e come eseguirle correttamente.

  3. 06

    Diagnosi e correzione

    Come individuare bug e configurazioni sbagliate e intervenire con metodo.

  4. 07

    Studio di casi

    Tre scenari tipici a confronto e cosa insegnano.

  5. 08

    Ottimizzare e perfezionare

    Come rendere il lavoro più rapido, preciso e affidabile.

  6. 09

    Routine e metodo di lavoro: machine learning su arduino

    Abitudini e strumenti per mantenere i risultati nel tempo.

  7. 10

    Il tuo progetto completo: machine learning su arduino

    Una consegna pratica guidata: un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.

Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Robotica & IoT con il percorso consigliato.

Domande sul corso

Cosa è incluso nell'abbonamento oltre al corso di machine learning su arduino?

Con 11,99 € al mese leggi il corso di machine learning su arduino e tutti gli altri corsi di Robotica & IoT e del catalogo Corsando, senza vincoli: puoi disdire quando vuoi.

Quanto dura il corso di machine learning su arduino?

Il manuale conta 63 pagine in 10 capitoli, con una durata di studio stimata di 9h. Puoi leggerlo con i tuoi tempi.

Serve esperienza per iniziare il corso di machine learning su arduino?

Il livello indicato è «Avanzato»: il corso è adatto a chi vuole approfondire gli aspetti più tecnici.

Recensioni

4.4(5)

Lascia un commento su questo corso

R
Raffaele

cercavo un corso serio di questo tipo e "machine learning su arduino" è stato perfetto. l'ho usato subito su un progetto di lavoro. promosso.

M
Manuel

Machine Learning su Arduino: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. Vale l'abbonamento.

M
Michela

Gli esercizi su reti neurali ottimizzate su microcontrollori mi hanno aiutato a fissare i concetti. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Ne inizio subito un altro.

A
Alessandro

Ho preso "Machine Learning su Arduino: TinyML" quasi per curiosità e invece mi è servito subito. L'ho usato subito su un progetto di lavoro.

A
Agnese

I quiz alla fine di ogni lezione sono utilissimi per capire se hai capito davvero. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. 5 stelle meritate.

Immagine di copertina: Aryazady · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons