L’idea di questo corso é permettere a studenti a muovere i primi passi nel mondo del Tiny Machine Learning e della Computer Vision. Per farlo useremo una piccola schedina (XIAO ESP32S3 Sense) a cui potremo attaccare sensori, attuatori, ma anche integrarla in sistemi più complessi (come per esempio ricevere notifiche quando un oggetto viene visto o una condizione incontrata.
Il TinyML é declinazione delle possibilità del Machine Learning nel mondo delle schede e dei microcontrollori. Questa congiunzione dà vita a dispositivi spesso a basso consumo energetico, in grado di elaborare e “capire” (basandosi sulle informazioni con cui sono stati “educati”) situazioni e casistiche molto interessanti: questo tipo di sviluppo viene detto edge, perché opera al limite dell’infrastruttura IT. Uno dei vantaggi di questo nuovo approccio é la possibilità di realizzare dispositivi facilmente ridondabili e più rispettosi della privacy, avvenendo l’analisi a bordo del dispositivo e confrontandola solo su un set di informazioni preciso. Questo cambio di paradigma ha influenzato ed influenza il mondo dell’edge e fog computing in diversi modi.
Lo strumento didattico principale per questo percorso é la XIAO ESP32S3 Sense di Seeedstudio con un piccolo HAT che permette di interagare i moduli GROVE
Nuovi Strumenti
Useremo uno strumento grafico che ci permetterà di trainare modelli nostri o di usare modelli predeterminati: Sensecraft AI
Il corso (3-10 Ore)
- Introduzione a XIAO e Grove System
- Come trainare dataset su sensori semplici, usando Senscraft AI o alternativamente Edge Impulse
- Familiarità con le caratteristiche fondamentali e il flusso di lavoro di SenseCraft AI Platform.
- Competenza in fasi essenziali quali la preelaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli e la valutazione.
- Comprensione dei concetti di TinyML e dei relativi scenari di applicazione.
