课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning
在科技飞速发展的今天，机器学习正处于蓬勃发展之中。其中，嵌入式机器学习作为融入物联网和智能硬件的一部分，吸引了不少人的关注。我最近在 Coursera 上参加了一个名为《嵌入式机器学习入门》的课程，通过这篇文章，我将详细介绍这门课程的内容并分享我的学习经验。
课程概述
这门课程成功地讲解了机器学习（ML）的基础，特别是在嵌入式系统上如何有效地运用机器学习。从训练神经网络到在资源有限的微控制器中运用晁，所以我相信这对想要在嵌入式设备上实现智能化的开发者大有帮助。
课程大纲
机器学习简介
课程的首个模块引入了机器学习的概念，并且解释了一些现实生活中可以用机器学习解决的问题，同时讲解了它的局限性。学习如何在单板计算机和微控制器上进行机器学习，为后续的动作数据收集演示职业了良好的基础。
神经网络引导
接下来的模块主要关注神经网络的运作方式，接受训练的过程，以及在嵌入式系统中如何进行推断。课程还提供了通过收集智能手机或 Arduino 板上的运动数据来利用神经网络进行动作识别的演示案例，让学习者得以实践和巩固知识。
音频分类与关键词检测
最后一个模块深入到音频分类，在此3589153067 板将涉及 mel 频谱倒谱作为音频特征提取的基础，学习如何训练卷积神经网络（CNN），并将其部署至微控制器中。而且该模块也讲解了机器学习在嵌入式设备中的各种实现策略，以及与传感器融合的比较。
总结
通过《嵌入式机器学习入门》的学习，我不仅对机器学习的基本概念有了清晰的认识，也在了解了如何将其技术应用于实际的嵌入式应用。当今世界正向智能化不断迈进，掌握嵌入式机器学习的相关技能，将为我们的职业发展铺平道路。对于有兴趣在低功耗设备上运用先进算法的朋友们，我非常推荐你参加这门课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning