視頻材料
借助 xG24 和 SensiML 實現 AI/ML 邊緣加速
MG24 Tech Lab 研討會
-
1:11:40
-
1:5:2
-
1:38:3
本材料是 MG24 Tech Lab 研討會系列第 1 部分（共 3 部分）。
了解 EFR32MG24 無線 SoC 的功能，包括高級 AI/ML 功能，同時在 Silicon Labs 專家工程師的幫助下獲得實操經驗。每場項目會議將探討并解決開發人員在設計電池供電的物聯網終端設備時經常面臨的挑戰。
了解 EFR32MG24 無線 SoC 的功能，包括高級 AI/ML 功能，同時在 Silicon Labs 專家工程師的幫助下獲得實操經驗。每場項目會議將探討并解決開發人員在設計電池供電的物聯網終端設備時經常面臨的挑戰。
會議簡介：
在本次 MG24 Tech Lab 研討會中，來自 SensiML 的 Chris Rogers 和 Chris Knorowski 演示了如何構建模型，以對可以使用 SensiML Analytics Toolkit 完全在微控制器上運行的吉他調諧音符進行分類。本研討會將為您提供構建音頻識別模型的知識。
您將學習如何：
- 收集音頻數據并進行注釋
- 應用信號預處理
- 訓練分類算法
- 創建針對邊緣設備資源預算優化的固件
預備知識：
演講者
Chris Rogers
首席執行官
SensiML
Chris Knorowski
首席技術官
SensiML
