NABÓR ZAKOŃCZONY

Zapraszamy do udziału w warsztatach linuksowych zorganizowanych przez SoMLabs i Elhurt, poświęconych podstawom implementacji algorytmów AI/ML w systemach embedded bazujących na modułach SoM z rodziny SpaceSOM-8MPlus z wykorzystaniem biblioteki TensorFlow.

Cel szkolenia

Podczas warsztatów uczestnicy zapoznają się na przykładach z możliwościami współczesnej platformy emebedded (i.MX8M Plus), przeznaczonej do stosowania w urządzeniach brzegowych wyposażonych w koprocesor dedykowany wspomaganiu obliczeń (NPU – Neural Processing Unit) w aplikacjach AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning).

Sprzęt wykorzystywany podczas szkolenia:

Warsztaty zostaną przeprowadzone na platformie sprzętowej SoMLabs bazującej na mikroprocesorze NXP i.MX8M Plus. Jest to zestaw sprzętowy składający się z:

• modułu SpaceSOM-8MPlus
• płyty bazowej SpaceCB-8Mplus-ADV

oraz elementów uzupełniających:

• modułu wyświetlacza SL-TFT7-TP-600-1024-LVDS
• kamery SL-MIPI-CSI-OV5640

Sprzęt niezbędny do wykonania ćwiczeń udostępnią uczestnikom organizatorzy.

Lokalizacje

Uwagi:

• W przypadku dużej liczby zgłoszeń organizatorzy zastrzegają sobie prawo wyboru osób zapraszanych na warsztaty.
• Pierwszeństwo będą miały osoby rejestrujące się mailem w domenie firmowej.
• O wynikach rekrutacji organizator poinformuje kandydatów drogą elektroniczną. Dodatkowe informacje i materiały zostaną przesłane po zakończeniu naboru.
• Osoby, które nie zakwalifikują się w pierwszym naborze do udziału w szkoleniu, zostaną umieszczone na liście rezerwowej.
• Do udziału w warsztatach zapraszamy osoby z co najmniej podstawową znajomością języka Python.
• Warsztaty odbędą się w godz. 9.00-15.00 (z przerwami kawowymi i lunchem).

AGENDA

1. Wprowadzenie do platformy SpaceSOM-8Mplus.
2. Kompilacja systemu Linux Yocto i programowanie pamięci eMMC modułu SpaceSOM-8Mplus.
3. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych.
4. Użycie akceleratora NPU  w procesorze iMX8MPlus.
5. Przykłady użycia sieci neuronowych do klasyfikacji obrazów.
6. Wykorzystanie kamery jako źródła danych dla sieci neuronowych.

ORGANIZATORZY: