作者
Anthony Huereca
Anthony Huereca在佛罗里达大学获得计算机工程学士和硕士学位,并辅修数学。毕业后,他加入飞思卡尔半导体的系统工程团队,在低功耗MCU和嵌入式软件方面为客户提供支持。他曾担任多个开创性MCU的系统工程主管,在实时操作系统(RTOS)程序、嵌入式微控制器编程和嵌入式开发工具方面拥有丰富经验。目前,他是低功耗蓝牙设备、恩智浦Thread无线网状网络软件堆栈和微控制器设备上的嵌入式AI/ML的首席应用工程师。
作为工程师,我们一直在学习和增长新技能和知识。正因如此,恩智浦一直努力为您带来新的eIQ机器学习(ML)软件实现解决方案和新的ML培训材料,支持您的新一代智能和感知嵌入式产品。欢迎您访问恩智浦全新机器学习培训系列,探索一系列强大的培训模块。
作为系统工程师,Manish和我经常被问道开发人员如何在现有或新产品上实现人工智能(AI)和机器学习。ML在网上有广泛的文档记录,但在布署嵌入式解决方案所需的细节方面,还存在知识空白。幸运的是,借助恩智浦的AI/ML硬件和软件,我们的解决方案有能力将创意变为现实。为了加速产品设计并利用AI/ML的最新进展,恩智浦推出全新机器学习培训系列,全面介绍如何将AI/ML整合到嵌入式系统中。
在TensorFlow™Lite、ONNX和Glow等新功能的支持下,机器学习已经走向边缘,一些嵌入式开发人员可能经验不足,无法利用这一迅速崛起且不断变化的领域中的最新突破。
许多嵌入式开发人员在第一次接触AI/ML世界时,会发现为特定的用例创建新模型是个难题,因为模型可能变得非常复杂且令人困惑。恩智浦的新eIQ Toolkit是一款机器学习工作流程工具,让您更轻松地使用简单GUI界面为基于视觉的AI/ML任务创建自己的模型。
作为致力于支持客户需求的系统工程师,我们亲眼见证了eIQ Toolkit如何通过一个简单的点击式GUI界面帮助简化流程的每个步骤,该界面旨在轻松开发可直接布署到硬件上的ML模型,从数据管理到ML模型创建,再到培训、验证和部署。
对于那些有ML经验的人,恩智浦的机器学习培训学院可以通过视频模块进一步指导您的设计,教您如何利用恩智浦MCU和应用处理器,使用各种支持的推理引擎将神经网络模型推向边缘。
恩智浦的机器学习培训系列包含20多个点播视频模块,涵盖恩智浦设备上提供的各种嵌入式ML实现方案。对于i.MX RT MCU,学习如何使用TensorFlow Lite For CU、Glow神经网络编译器和恩智浦的新DeepViewRT™ 推理机。也要学会接受创意并将创意变成现实。eIQ ML软件可用于i.MX RT跨界MCU系列的许多设备,通过动手实践实验室和演示,您可以快速了解如何在恩智浦嵌入式设备上运行现有的神经网络模型。
同样,对于i.MX应用处理器,开发人员可以学习如何使用各种开源推理引擎,如TensorFlow Lite和ONNX Runtime,或恩智浦专有推理引擎DeepViewRT。我们设计了培训材料,帮助初学者通过简单易懂的示例和演示了解典型的ML工作流程,例如如何实现自带数据(BYOD) 或自带模型(BYOM)。
作为产品支持工程师,我们花了大量时间为机器学习培训系列制作内容,希望能助力您的开发之旅。每个培训模块都专注于ML实现方案的特定子集,欢迎查看所有模块并让我们了解您对恩智浦网络社区中其他培训主题或问题的想法和要求。
(机器)学习快乐!
访问nxp.com/mltraining开始学习
了解更多关于eIQ ML软件开发平台的信息,请访问nxp.com/eiq
合著人Manish Bajaj – 恩智浦高级系统工程师
Manish Bajaj在印度阿拉哈巴德信息技术研究所获得智能系统专业信息技术硕士学位。他是通用MPU应用处理器的系统工程主管,在Linux®、视频、图形和显示设备方面拥有丰富的经验。目前,他领导AI/ML和ISP的应用工程团队。
高级系统工程师, 恩智浦
Anthony Huereca在佛罗里达大学获得计算机工程学士和硕士学位,并辅修数学。毕业后,他加入飞思卡尔半导体的系统工程团队,在低功耗MCU和嵌入式软件方面为客户提供支持。他曾担任多个开创性MCU的系统工程主管,在实时操作系统(RTOS)程序、嵌入式微控制器编程和嵌入式开发工具方面拥有丰富经验。目前,他是低功耗蓝牙设备、恩智浦Thread无线网状网络软件堆栈和微控制器设备上的嵌入式AI/ML的首席应用工程师。
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