借助 xG24 和 SensiML 实现 AI/ML 边缘加速

MG24 Tech Lab 研讨会

1. 深入了解 MG24 和 AI/ML 基本原理

1:44:56
2. 借助 xG24 和 SensiML 实现 AI/ML 边缘加速

1:11:40
3. 借助 xG24 和 Edge Impulse 实现 AI/ML 边缘加速

1:5:2
4. 如何使用外围设备和传感器收集和报告数据

1:38:3

本材料是 MG24 Tech Lab 研讨会系列（共 4 部分）的第 2 部分。

了解 EFR32MG24 无线 SoC 的功能，包括高级 AI/ML 功能，同时在 Silicon Labs 专家工程师的帮助下获得实操经验。每场项目会议将探讨并解决开发人员在设计电池供电的物联网终端设备时经常面临的挑战。

会议简介：

在本次 MG24 Tech Lab 研讨会中，来自 SensiML 的 Chris Rogers 和 Chris Knorowski 演示了如何构建模型，以对可以使用 SensiML Analytics Toolkit 完全在微控制器上运行的吉他调谐音符进行分类。本研讨会将为您提供构建音频识别模型的知识。

您将学习如何：