Endüstri 4.0 çağında, Makine Öğrenimi (ML) algoritmaları, birçok ileri düzey hesaplama senaryosunun kritik bileşenleridir. Ancak, ML’nin tam potansiyeli henüz gerçekleştirilememiştir, çünkü ML kullanmak, teknolojiye aşina geliştiriciler için bile karmaşıktır. Bu zorluğu aşmak için, ultra-düşük güçte Makine Öğrenimi, ML’yi farklı amaçlar için öğrenmek isteyen herkes için erişilebilir, kapsayıcı ve sürdürülebilir hale getirmek için bir atılım olarak hayat bulmuştur. Bu, düşük güç ve düşük ayak izi mikrodenetleyiciler üzerinde ML modellerinin geliştirilmesine ve dağıtımına odaklanan AI’nın en hızlı büyüyen ML alanıdır.
Karşılaştığımız önemli bir soru, daha büyük bir nüfusun – geçmişleri ne olursa olsun – ultra-düşük güçte Makine Öğrenimini öğrenmesini ve uygulamasını nasıl kolaylaştırabileceğimizdir? Bu, yeni yayımlanan tinyML® Starter Kit – Course in a Box girişimi için güçlü bir dayanak oluşturmaktadır. Bu girişim, ultra-düşük güçte Makine Öğrenimine başlamak için donanım, öğrenme, uygulamalı deneyimler ve özel müfredatlar sunmaktadır. Harvard Üniversitesi’nden Profesör Vijay Janapa Reddi ile bu girişimde iş birliği yapmaktan onur ve heyecan duyuyoruz; bu iş birliği, tinyML Foundation ve Edge Impulse‘dan gelen cömert destekle gerçekleşmektedir.
tinyML® Starter Kit – Course in a Box: Ultra-Düşük Güçte Makine Öğrenimine Başlamak
2021’den bu yana, Profesör Vijay Janapa Reddi, tinyML Foundation, Edge Impulse ve Seeed arasında sürekli bir iletişim olmuştur. Seeed, tinyML® Starter Kit – Course in a Box’ı başlatmak için bu paydaşlarla iş birliği yapmaktan onur duymaktadır. Üç aydan fazla süren test, iyileştirme ve optimizasyon sürecinin ardından, bunu duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Kit, müfredat & kaynaklar ve donanım kitlerinden oluşmaktadır.
Müfredat & Kaynaklar: Course in a Box
Course in a Box konsepti ile geliştirilen tinyML® Starter Kit Müfredatı, Profesör Vijay Janapa Reddi ve Seeed Edu Ekibi tarafından özelleştirilmiştir ve hem eğitimcilerin hem de öğrencilerin yeni ortaya çıkan tiny Makine Öğrenimini benimsemeleri için açıkça tasarlanmıştır. Tam müfredata, Kit’in ambalajındaki QR kodunu tarayarak erişilebilir.
Bu müfredat, eğitimcilerin Wio Terminal’i sınıfa veya atölyelere entegre etmeleri için uygulamalı bir kitapçık olarak hizmet etmeyi amaçlamaktadır; böylece öğrencilere ultra-düşük güçte Makine Öğreniminin gücünü gösterebilirler. Temel kavramları, uygulamalı alıştırmalarla destekleyerek öğretmek için gerekli olan temel bilgileri sağlamaktadır.
Bu müfredatı kullananlar, Seeed Wio Terminal üzerinde derin sinir ağı modellerini nasıl eğiteceklerini ve dağıtacaklarını öğreneceklerdir. Kurs içeriği, öğrencilere modern Makine Öğrenimi hakkında temel fikirleri kavratacak beş ayrıntılı adım adım projeyi içermektedir ve bunu düşük güç ve ayak izi mikrodenetleyicilerde nasıl kullanabileceklerini göstermektedir.
Kursu tamamladıktan sonra, tinyML® Starter Kit kullanarak Makine Öğrenimi destekli projelerini tasarlayıp uygulayabileceklerdir; bu, bir problemi tanımlamaktan veri toplamaya, sinir ağı modelini eğitmeye ve nihayetinde cihazda çıkarım sonuçlarını görüntülemek veya çıkarım verilerine dayalı olarak diğer donanım cihazlarını kontrol etmeye kadar uzanmaktadır. Kurs içeriği, veri toplama/model eğitimi/dönüşüm hattını basitleştiren Edge Impulse platformunu kullanmaya dayanmaktadır.
tinyML® Starter Kit’in Donanımı
Kit, bir Wio Terminal, bir Grove Ultrasonik Sensör ve bir Grove Sıcaklık & Nem Sensörü içermektedir (Daha fazla detay için buraya tıklayın). Wio Terminal, tamamen açık kaynaklı bir cihazdır, Arduino ve Micropython ile uyumludur, Realtek RTL8720DN tarafından desteklenen kablosuz bağlantıya sahip ATSAMD51 mikrodenetleyici ile inşa edilmiştir. Wio Terminal, 2.4” LCD Ekran ile yüksek entegre bir yapıya sahiptir ve üzerinde bir IMU, mikrofon, buzzer, microSD kart yuvası, ışık sensörü ve bir kızılötesi verici bulunmaktadır; tüm bunlar kompakt bir muhafaza içinde güvenli bir şekilde yer almaktadır. Yüksek performanslı bir CPU, Bluetooth ve Wi-Fi ile Realtek RTL8720DN çipi tarafından desteklenen Wio Terminal, çeşitli AIoT eğitimleri, projeleri, prototipleri ve çözümleri için ultra-düşük güçte Makine Öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak için mükemmel bir uyum sağlamaktadır. Ayrıca, Microsoft Azure tarafından sertifikalandırıldığı için, Wio Terminal Azure IoT Central’a bağlanabilir; bu da sınırlı yenilik ve yaratım olanaklarını serbest bırakmaktadır. Kitteki 2 Grove sensör modülü ile birlikte, teknoloji geçmişi olmayan kişiler, ultra-düşük güçte Makine Öğrenimini öğrenmek ve belirli uygulamalar için veri toplamak, modelleri eğitmek ve dağıtmak için uygulamalı deneyim kazanabilirler.
Donanım kiti, öğrenci deneyimleri ve özenle hazırlanmış müfredat ile, sınıfta, evde veya uzaktan öğrenim kursları aracılığıyla, Makine Öğrenimi algoritmalarının (Veri Toplama, Ön İşleme, Özellik Çıkarma, Model Eğitimi, Model Optimizasyonları, ML Model Dağıtımı) tam döngüsünü öğrenebilir ve ardından bu bilgiyi gerçek dünyada tinyML projeleri oluşturmak için uygulayabilirsiniz.
Teknolojiyi ve kaynakları hem eğitimciler hem de öğrenciler için erişilebilir hale getirmek, onlara edge ML’yi ustalaşmaları için bilgi ve beceriler kazandırmak amacıyla Profesör Vijay Janapa Reddi, tinyML Foundation, Edge Impulse ile iş birliği yapmaktan onur ve mutluluk duyuyoruz. Daha fazla kuruluşun, kurumun, şirketin ve bireyin, özellikle de gelecek neslin bu çabaya katılmasını görmek için sabırsızlanıyoruz ve adım adım, sürdürülebilir bir dünyaya doğru ilerleyebiliriz!
Teşekkür Notu: tinyML® tinyML Foundation‘ın tescilli bir markasıdır ve izinle kullanılmaktadır.
Profesör Vijay Janapa Reddi Hakkında
Vijay Janapa Reddi, Harvard Üniversitesi’nde Doçent, MLPerf için Inference Eş Başkanı ve MLCommons’un kurucu üyesidir; bu, ML (Makine Öğrenimi) yeniliğini hızlandırmayı amaçlayan kar amacı gütmeyen bir organizasyondur. Ayrıca MLCommons yönetim kurulunda görev yapmaktadır. Harvard’a katılmadan önce, Texas Üniversitesi Austin’de Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde Doçent olarak görev yapmıştır. Araştırma ilgi alanları, otonom makineler ve mobil ve edge bilişim sistemleri bağlamında bilgisayar mimarisi ve çalışma zamanı sistemleridir. Harvard Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri alanında doktora, Colorado Üniversitesi Boulder’dan yüksek lisans ve Santa Clara Üniversitesi’nden lisans diploması almıştır. https://scholar.harvard.edu/vijay-janapa-reddi/bio
tinyML Vakfı Hakkında
tinyML Vakfı, ultra düşük güçte makine öğrenimi teknolojileri ve bulutun en uç noktasında makine zekası ile ilgili yaklaşımları desteklemeye ve geliştirmeye odaklanan kar amacı gütmeyen bir profesyonel organizasyondur. Seeed, ortaya çıkan topluluğa hizmet etme amacımıza katkıda bulunmanın bir yolu olarak tinyML Vakfı’nın Altın Stratejik Ortağı olmaktan mutluluk ve onur duymaktadır. https://www.tinyml.org/
Edge Impulse Hakkında
Edge Impulse, kenar cihazlarında makine öğrenimi için lider geliştirme platformudur, geliştiriciler için ücretsizdir ve işletmeler tarafından güvenilmektedir. Gömülü ML uygulamalarını oluşturmayı, dağıtmayı ve ölçeklendirmeyi her zamankinden daha erişilebilir ve hızlı hale getirerek her sektörde büyük değer açığa çıkarmaktadır. https://www.edgeimpulse.com/