课程主页: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning
最近，我报名参加了一个非常有趣的在线课程：计算机视觉与嵌入式机器学习。这个课程由Edge Impulse、OpenMV和Seeed Studio等机构联合提供，旨在向学生解释如何让计算机“看”世界，并理解图像或视频的内容。
首先，在图像分类模块中，课程开始于对计算机视觉概念的介绍，讨论了如何使用机器学习算法来解决实际问题。我们深入学习了数字图像的生成和存储方式，并通过神经网络了解如何对简单图像进行分类。最终，我们完成了一个项目，训练我们的图像分类器并将其部署到嵌入式系统中。
接着是卷积神经网络模块，在这个部分，我们开始深入探讨卷积神经网络（CNN）的基础知识。课程详细讲解了卷积和池化的内部机制，以及如何使用可视化技术理解CNN是如何做出决策的。此外，我们还学习了数据增强的概念，以提高训练数据的数量和质量。最让人兴奋的是，我们亲自训练了自己的CNN，并将其部署到嵌入式系统中。
最后一个模块是目标检测。在这里，我们了解了目标检测的基本概念以及它与图像分类的不同。在这个模块中，我们学习了用于衡量目标检测性能的数学知识，并介绍了一些流行的目标检测模型。课程还通过Edge Impulse演示了如何训练这些模型，而我们的最终任务是将目标检测模型部署到嵌入式系统中。
总的来说，这个课程内容丰富，实践性强，非常适合对计算机视觉和机器学习感兴趣的学习者。如果你想深入了解这些技术并希望将其应用于嵌入式系统，我强烈推荐这个课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning