Bắt đầu với ML AI trên Imagimob và IAR

Mục lục

1. 🌟 Giới thiệu về ứng dụng Machine Learning trên thiết bị cạnh (Edge Device)
   • 1.1 Các bước từ dự án ban đầu đến ứng dụng nhúng cuối cùng
   • 1.2 Sự hợp tác giữa ImagineMob AI và IR Systems
2. 🎯 ImagineMob AI: Nền tảng phát triển Machine Learning trên Edge Devices
   • 2.1 Thu thập dữ liệu và triển khai model trên thiết bị cạnh
   • 2.2 Tối ưu hóa mã C với ImagineMob AI
3. 💡 IR Embedded Workbench: Môi trường phát triển cho thiết bị nhúng
   • 3.1 Tích hợp model TensorFlow vào dự án với IR Embedded Workbench
   • 3.2 Tối ưu hóa mã C cho ứng dụng cuối cùng
4. 🛠️ Sử dụng SensorTile Box: Thiết bị phát triển đa cảm biến
   • 4.1 Đánh giá chi tiết về SensorTile Box
   • 4.2 Ứng dụng thực tế của SensorTile Box trong xử lý dữ liệu cảm biến
5. 🚀 Hướng dẫn demo: Kết hợp các công cụ và thiết bị
   • 5.1 Tạo dự án mới với ImagineMob Studio
   • 5.2 Tích hợp model vào IR Embedded Workbench và kết nối với thiết bị đích
6. 🧐 Xem xét về hiệu suất và tối ưu hóa
   • 6.1 So sánh kích thước mã sau tối ưu hóa
   • 6.2 Các tính năng debug và xem xét hiệu suất
7. 💬 Kết luận và khuyến khích thực hiện ứng dụng Machine Learning đầu tiên
   • 7.1 Bước tiếp theo và lời kết

🌟 Giới thiệu về ứng dụng Machine Learning trên thiết bị cạnh (Edge Device)

Trong thời đại công nghệ hiện nay, việc triển khai Machine Learning trên các thiết bị nhúng (Edge Devices) đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Nhưng làm thế nào để xây dựng một ứng dụng từ dự án ban đầu đến ứng dụng cuối cùng, và làm thế nào để triển khai nó trên thiết bị nhúng?

1.1 Các bước từ dự án ban đầu đến ứng dụng nhúng cuối cùng

Để thực hiện điều này, chúng ta sẽ cần sự hợp tác giữa các nền tảng và công cụ phát triển phù hợp.

1.2 Sự hợp tác giữa ImagineMob AI và IR Systems

ImagineMob AI cùng với IR Systems đã mang đến một nền tảng phát triển mạnh mẽ, giúp người dùng chuyển đổi các mô hình Machine Learning và tối ưu hóa mã C một cách dễ dàng.

🎯 ImagineMob AI: Nền tảng phát triển Machine Learning trên Edge Devices

ImagineMob AI là một nền tảng phát triển cho phép thu thập dữ liệu và triển khai mô hình Machine Learning trên thiết bị cạnh chỉ trong vài phút.

2.1 Thu thập dữ liệu và triển khai model trên thiết bị cạnh

ImagineMob AI không chỉ giúp người dùng thu thập dữ liệu một cách dễ dàng mà còn giúp triển khai các mô hình Machine Learning trên các thiết bị nhúng một cách nhanh chóng.

2.2 Tối ưu hóa mã C với ImagineMob AI

Khả năng tích hợp với IR Embedded Workbench giúp người dùng tối ưu hóa mã C cho ứng dụng cuối cùng với hiệu suất tối đa.

💡 IR Embedded Workbench: Môi trường phát triển cho thiết bị nhúng

IR Embedded Workbench là một môi trường phát triển mạnh mẽ cho các dự án nhúng, cho phép tích hợp và tối ưu hóa các mô hình TensorFlow.

3.1 Tích hợp model TensorFlow vào dự án với IR Embedded Workbench

Sự tích hợp mạnh mẽ giữa ImagineMob Studio và IR Embedded Workbench giúp người dùng dễ dàng tích hợp các model TensorFlow vào dự án của mình.

3.2 Tối ưu hóa mã C cho ứng dụng cuối cùng

IR Embedded Workbench cung cấp các công cụ tối ưu hóa mã C để đảm bảo ứng dụng cuối cùng hoạt động với hiệu suất cao nhất.

🛠️ Sử dụng SensorTile Box: Thiết bị phát triển đa cảm biến

SensorTile Box là một thiết bị phát triển đa cảm biến có thể sử dụng để xử lý dữ liệu cảm biến trong thời gian thực.

4.1 Đánh giá chi tiết về SensorTile Box

SensorTile Box là một kit sẵn có với nền tảng cảm biến không dây IoT và wearable, giúp phát triển ứng dụng dựa trên dữ liệu cảm biến từ xa.

**4