Przejdź do głównej zawartości
ikona megafonu

Microsoft Build 2026

Szczegółowe informacje na temat rzeczywistego kodu i rzeczywistych systemów w programie Microsoft Build

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Dołącz do usługi Microsoft Reactor i skontaktuj się z deweloperami na żywo

Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Dołącz do usługi Microsoft Reactor i skontaktuj się z deweloperami na żywo

Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!

Wróć

JulyOT - Counting bears with TinyML

18 lipca, 2022 | 5:00 PM - 6:00 PM (UTC) Uniwersalny czas koordynowany

  • Formatuj:
  • alt##LivestreamTransmisja strumieniowa na żywo

Temat: Przetwarzanie usługi IoT/Edge

Język: angielski

Jim left the UK a few years ago to move to the Pacific North West of the US. Back in the UK the scariest animal he might have encountered would be a sudden hedgehog, but in Washington State where he lives it seems there are bears! He even lost an apple tree and a fence to one once.

A useful tool for him would be a bear detector – a device to alert him if there are bears in the garden. Such a tool could be built using an AI model trained in the cloud and running on a powerful computer. But who wants to risk a powerful computer outside when there are bears?

What if he could run a bear detector on a relatively inexpensive microcontroller, then see the results on a cloud dashboard?
This is where TinyML comes in! TinyML is shrinking AI models down very small, as in kilobytes in size, then running them on low power microcontrollers, or tiny computers like a Raspberry Pi Zero.

In this session Jim will train a bear detector using Edge Impulse, an on-line development platform for TinyML models, taking advantage of their new FOMO object detection model. He’ll then show how to run this model on a low powered device, uploading the detection results to an Azure IoT Central dashboard.

By the end of this session, you will have an understanding of TinyML, how to train models, how to visualize data, and just how wary of bears Jim actually is.

Useful Event Resources:
​https://julyot.dev

Speaker:
Jim Bennett, Regional Cloud Advocate, Microsoft
Jim is a Regional Cloud Advocate focusing on building out and skilling communities in the Pacific North West, with a focus on the Microsoft Reactor in Redmond, Washington. He’s British, so sounds way smarter than he actually is, and is happy he moved to Redmond in time to be locked down at home and not see the office he came to work in, or the places he wanted to visit. In the past he’s lived in 4 continents working as a developer in the mobile, desktop, and scientific space. He's spoken at conferences and events all around the globe, organized meetup groups and communities, and written a book on mobile development.

Prelegenci

Części tej strony mogą być tłumaczone maszynowo lub przez AI.