視頻材料
借助 xG24 和 SensiML 實現(xiàn) AI/ML 邊緣加速
MG24 Tech Lab 研討會
本材料是 MG24 Tech Lab 研討會系列第 1 部分（共 3 部分）。
了解 EFR32MG24 無線 SoC 的功能，包括高級 AI/ML 功能，同時在 Silicon Labs 專家工程師的幫助下獲得實操經(jīng)驗。每場項目會議將探討并解決開發(fā)人員在設(shè)計電池供電的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備時經(jīng)常面臨的挑戰(zhàn)。
了解 EFR32MG24 無線 SoC 的功能，包括高級 AI/ML 功能，同時在 Silicon Labs 專家工程師的幫助下獲得實操經(jīng)驗。每場項目會議將探討并解決開發(fā)人員在設(shè)計電池供電的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備時經(jīng)常面臨的挑戰(zhàn)。
會議簡介：
在本次 MG24 Tech Lab 研討會中，來自 SensiML 的 Chris Rogers 和 Chris Knorowski 演示了如何構(gòu)建模型，以對可以使用 SensiML Analytics Toolkit 完全在微控制器上運(yùn)行的吉他調(diào)諧音符進(jìn)行分類。本研討會將為您提供構(gòu)建音頻識別模型的知識。
您將學(xué)習(xí)如何：
- 收集音頻數(shù)據(jù)并進(jìn)行注釋
- 應(yīng)用信號預(yù)處理
- 訓(xùn)練分類算法
- 創(chuàng)建針對邊緣設(shè)備資源預(yù)算優(yōu)化的固件
預(yù)備知識：
演講者
Chris Rogers
首席執(zhí)行官
SensiML
Chris Knorowski
首席技術(shù)官
SensiML
