Machine Learning per Sistemi Embedded 

DESCIZIONE DEL TIROCINIO

Le attività riguarderanno principalmente lo studio sui metodi, le best practice, i software e le librerie utilizzate per il Tiny Machine Learning e saranno finalizzate alla progettazione, all’implementazione e alla validazione di modelli di Machine Learning con particolare focus alla loro adozione per sistemi embedded.

DIFFICOLTA’

Medio/Alta

COSA IMPARERAI

• Ad applicare i concetti fondamentali del machine learning e delle reti neurali in sistemi di computazione
• A comprendere le specificità e le limitazioni dei sistemi embedded rispetto all’implementazione del machine learning
• A progettare, implementare e testare algoritmi di machine learning su piattaforme embedded

PRIMA DI INIZIARE, DEVI POSSEDERE

• Formazione in ingegneria informatica, ingegneria elettronica, o discipline correlate
• Conoscenza di base di Python e dei principali framework di machine learning
• Conoscenza di linguaggi di programmazione per sistemi embedded
• Familiarità con i concetti di programmazione embedded e architetture hardware

DURATA

3-4 mesi