TinyML

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  • 巨頭入局TinyML,端側(cè)與邊緣AI迎來新拐點(diǎn)
    近期，微型機(jī)器學(xué)習(xí)TinyML領(lǐng)域取得了里程碑式的進(jìn)展，跨越了一個重要的分水嶺。這一技術(shù)的成熟度和發(fā)展?jié)摿Χ紝⑦~上新的臺階。其中最具代表性的事件是3月11日高通宣布收購Edge Impulse。
    巨頭入局TinyML,端側(cè)與邊緣AI迎來新拐點(diǎn)
  • 最簡單體驗(yàn)TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑機(jī)器學(xué)習(xí)（全代碼）
    TinyML是機(jī)器學(xué)習(xí)前沿的一個分支，致力于在超低功耗、資源受限的邊緣端（MCU）部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)邊緣AI，使機(jī)器學(xué)習(xí)真正大眾化，使生活真正智能化。簡單來說就是在單片機(jī)上跑深度學(xué)習(xí)，很不可思議吧，因?yàn)锳I在大眾的印象里都是需要大算力、高能耗，TinyML為低功耗AI的普及開了個好頭。
    最簡單體驗(yàn)TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑機(jī)器學(xué)習(xí)（全代碼）
  • 從LLM大模型到SLM小模型再到TinyML,這個領(lǐng)域有望增長31倍并催生新的商業(yè)模式
    生成式人工智能GenAI是否存在泡沫？這個問題日益成為業(yè)界熱議的焦點(diǎn)。目前，全球?qū)I基礎(chǔ)設(shè)施的投資已到了癲狂的成千上萬億美元的規(guī)模，然而大模型如何實(shí)現(xiàn)盈利卻始終沒有一個明確的答案。
    從LLM大模型到SLM小模型再到TinyML,這個領(lǐng)域有望增長31倍并催生新的商業(yè)模式
  • Ceva能否引爆TinyML市場？
    嵌入式系統(tǒng)中的TinyML可以通過多種方式實(shí)現(xiàn)，通常是利用增強(qiáng)型MCU、DSP、AI加速器和NPU。目前的難題是，如何在TinyML的預(yù)算范圍內(nèi)，以最佳方式開發(fā)具有機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）功能的嵌入式系統(tǒng)。
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    2024/07/26
    Ceva能否引爆TinyML市場？
  • 人工智能 | tinyML 部署工作組白皮書
    本白皮書以物聯(lián)網(wǎng)部署和MLOps的基本原理為基礎(chǔ)，探討了部署TinyML應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。如上所述，由于存在共性，開發(fā)人員在很多領(lǐng)域可以使用現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。然而，在許多其他領(lǐng)域，終端應(yīng)用的TinyML部署需要采取與現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)部署解決方案截然不同的方法。因此，開發(fā)人員需要了解物聯(lián)網(wǎng)和TinyML設(shè)備、應(yīng)用和環(huán)境之間的主要異同點(diǎn)
    人工智能 | tinyML 部署工作組白皮書