Merhaba, eğer güncellemelerimizi takip ediyorsanız, geçen ay wiki’mizde duyurduğumuz heyecan verici yeni TinyML atölye kursunu fark etmişsinizdir. Eğer fark etmediyseniz, endişelenmeyin – tüm heyecan verici detaylar burada.
Bu atölye, sizi EdgeLab dünyasına dalmaya, Edge Impulse‘ın sınırsız olanaklarını keşfetmeye ve XIAO ESP32S3 Sense geliştirme kartında gerçek dünyada TinyML uygulamalarıyla tanıştırmaya rehberlik ediyor. Topluluk oluşturma ve paylaşma konusunda tutkulu yetenekli ve deneyimli geliştiricilerle iş birliği yapmayı amaçlayan Seeed Ranger Programı’nın olağanüstü çabaları sayesinde, Salman Faris ile TinyML atölyesi Hindistan’da büyük bir başarı elde etti! Şimdi, Salman’ın etkileyici özetine göz atarak bu büyülü anları yeniden yaşayalım. Hazır olun – harika bir yolculuk olacak!
Ağustos TinyML Atölyesi Özeti
“Son birkaç haftadır, Hindistan’da XIAO ESP32S3-Sense ve Edge Impulse platformunu kullanarak uygulamalı oturumlar düzenliyoruz.”..
XIAO ESP32S3-Sense, uygulamalı atölye için en iyi geliştirme kartıdır çünkü üzerinde bir kamera ve PDM mikrofonu bulunmaktadır. Bu sayede harici ek kartlar veya araçlar olmadan, kamera ve mikrofon gerektiren tinyML projelerine kolayca başlayabiliriz.
Wiki sayfasında listelenen Seeed Studio tinyML atölye kılavuzunu takip ettiğimizde, tüm adımlar ve araçlar iyi bir şekilde belirtilmişti. Oturuma AI, ML ve DL’ye giriş yaparak, diğer teknik terimleri ve temel anlayışı açıklayarak başlıyoruz ve katılımcıların AI/ML dünyasında neler olup bittiği ve ne öğreneceğimiz hakkında bir fikir edinmelerini sağlıyoruz.
Atölye, 3 ana bölüm, 4 deney ve 1 ana projeye ayrılmıştır. Her katılımcı, yüzü seçmek için önceden yüklenmiş tinyML modelini deneyerek öğrenmeye başlayacak. Sadece XIAO-ESP32S3-Sense’i bilgisayara takıp SeeedStudio SenseCraft platformunu kullanarak çıktıyı görebiliriz. Ana hedef, gelen deneyleri yönlendirecek bir merak yaratmaktır. İlk uygulamalı deneyden sonra katılımcılar XIAO ESP32-S3 Sense’i anlayacaklar.
Algılayıcılar ve bunları SenseCraft platformuyla nasıl bağlayacağımızı, önceden oluşturulmuş bir modeli çalıştırmak için.
2. deneyde, katılımcıların “anahtar kelime tespiti” projesini çalıştırmak için önceden derlenmiş ikili dosyaları yüklemeleri gerekecek. Burada, sesle kontrol edilebilen akıllı bir ışık yapmaya çalışacağız.
Bu iki proje deneyinden sonra katılımcılar, tinyML ile yapabileceğimiz olası şeyler hakkında bir fikir edinecekler ve bunu bir mikrodenetleyicide çalıştırmanın ne kadar kolay olduğunu görecekler.
İkili deneylerden sonra, Arduino’da ilk programımızı yazıp XIAO ESP32S3 Sense üzerinde çalıştıracağız. Bu, Blink olarak da bilinen bir Merhaba Dünya programıdır. Bu aşamada katılımcılar, kart seçimi sorunları, port seçimi problemleri gibi sorunlarla karşılaşacaklar ve bunları düzeltirken yeni şeyler öğrenecekler. Daha sonra, katılımcıların tinyML modellerini bir Arduino kütüphanesi olarak kullanmaya çalışacakları daha gelişmiş bir Arduino kütüphanesi örneğine geçeceğiz. Kütüphaneyi indirmeleri ve Arduino IDE’ye aktarmaları, ardından derleyip kartlarına yüklemeleri gerekecek.
Kütüphaneyi kullanarak, katılımcılar daha önce ikili olarak yaptığımız aynı projeyi derleyip yükleyecekler. Yüz tanıma yerine, meyve sınıflandırması yapacağız ve ilk tamamlayanlar için genellikle bir görev veriyorum: meyveyi tanımlarken fiyat etiketini yazdırmak. Örneğin: Eğer bir muz tespit ederse, “Bu bir Muz 🍌 30rs/Kg” yazdırmalıdır.
Her iki Arduino kütüphanesi örneğini tamamladıktan sonra, katılımcılar temel derleme ve yükleme işlemleri, NN-Dosya kopyalama, PSRAM etkinleştirme gibi konuları öğreneceklerdir.
Deneylerden sonra, öğle yemeği için bir ara vereceğiz. Katılımcılara AI/ML’nin çözebileceği bir şey düşünmelerini ve ara vermeden sonra paylaşmalarını istedim.
Daha sonra, verileri toplama sürecini, edge impulse kullanarak modeli oluşturmayı ve nihayetinde modeli Arduino kütüphanesi olarak dışa aktarmayı anlattım. Bu aşamada katılımcılar çok şey öğrendi ve tinyML projelerinin nasıl yapıldığını tam olarak anladılar. KWS ve Görüntü tanıma projesini tamamen geçirdiğim için, aynı projeyi sıfırdan yapabilirler veya tamamen yeni projeler oluşturabilirler ve her zaman kendi projelerini yapmalarını isterim.
Ve çok daha fazlası, katılımcılar yaratıcıydı ve birçok ilginç ve eğlenceli projeler yaptılar. Onlarla çalışmak ve birlikte birçok hatayı düzeltmek harika bir deneyimdi.
Sonuç
TinyML, gerçek dünyadan verileri kullanarak anlamlı kararlar vermek için düşük maliyet, düşük enerji ve düşük alan ile birleşen harika bir teknolojidir. Bu harika bir şey. XIAO ESP32-S3, tinyML uygulamalarını öğrenmek ve geliştirmek için düşük maliyetli, başlangıç dostu bir platformdur ve 3 atölyede 50’den fazla katılımcıyı eğitme ve onlarla çalışma fırsatım oldu ve tinyML kavramlarını kullanarak gerçek dünya problemlerini çözmelerine tanık oldum.
Ve harika geri dönüşler aldık:
Geçmiş tinyML oturumlarından birkaç grup fotoğrafı:
Atölye deneyimi ile ilgili bazı LinkedIn kayıtları burada, göz atabilirsiniz: Gönderi 1, Gönderi 2. Üniversitenizde veya maker alanınızda becerilerinizi geliştirmek için bir oturum arıyorsanız, bu formu doldurarak bir atölye talep edebilirsiniz burası. “
Bu giriş için bu kadar. Her zamanki gibi, ne yaptığınızı görmek için sabırsızlanıyoruz. Bize bir tweet atın @seeedstudio, şu adreste bize bildirin LinkedIn, Discord, veya projenizi Hackster’daki Proje Merkezimizde yayınlayın. Lütfen dışarıda güvende olun, birbirinize nazik olun ve daha heyecan verici haberlerle yakında görüşmek üzere!