Arduino Machine Learningコース：ArduinoとTensorflow 2.0を使用した機械学習コース

このフォーメーションにより、パターンの解読を支配したり、人工ニューロンネットワークを構築したり、このプラットフォームのドメインから相関を確立するように訓練されます。 PhytonでArduinoプレートを段階的に構成してプログラムして、スクリプトの実行で終了します。 Tensorflowアーキテクチャの柔軟性が容易になるという利点を抽出します。単一のAPIでモバイルデバイスまたはサーバー内のプロセッサを実装します。 INESEMでは、最も革新的な分野と、最も野心的な専門家のプロセスと軌跡が活動している技術の使用に賭けています。私たちに参加して、最も資格のある専門家からあなたの専門的な欲求に到達し、学生の努力にコミットしてください

-Arduinoと互換性のあるプログラミング言語を介して記録します。 -C ++でのプログラムコアまたはArduino APIからの入力および終了ピン。 - 入り口とアナリジックな出力の使用をフィートンと分析して、それらの取り扱いを理解します。 - 分析モデルを分析して作成するための機械学習に関する確固たる知識を取得します。 - Tensorflowを使用して、定期的な時間間隔を検出し、動作を予測します。 -Arduinoのパラメーターの抽出と検出からデータセットを生成します。 - Tensorflowを介して、人工ニューロンアプリケーションとニューラルネットワークを作成します。

このトレーニングにより、現在、データアナリスト、データサイエンティスト、フィートン開発者、データエンジニア、データ分析、またはコンサルタントとして非常に要求されているポジションを占めるようにトレーニングを受けます。金融、健康、マーケティング、サイバーセキュリティなどの分野での無数のアプリケーションは、最も野心的な専門的な課題を達成できる制限なしに専門的な予測を保証します。

このトレーニングアクションの完了後、人工ニューロンネットワークの作成において最も人気のある自動学習システムを知ることができます。分析モデルの構築とその無数のアプリケーションの構築に特化した専門的なプロファイルになるために、他のタスクの中でも、Arduinoを使用して入力して終了できるトレーニングツアーに参加します。

このコースに関心のある専門家は、その起源として、工学、数学、技術、または科学に関連する分野を持っています。また、彼らの知識をリサイクルし、常にトレーニングを必要とする絶え間ない進化の世界に参加することに関心のある専門的なプロファイルに専念しています。

このトレーニングは、公式の規制トレーニングの範囲（乳児教育、初等教育、中等教育、公式専門訓練FP、バカロレア、大学の学位、公式大学の修士号、博士号）の範囲に含まれていません。したがって、それは補完的および/または専門的なトレーニングであり、専門的な性質の特定のスキル、スキル、または適性を獲得することを目的としており、ワークバッグや野党競争のメリットとしてかろうじて、常に補完的なトレーニングセクションおよび/または継続的なトレーニングは、公共労働市場の公共労働株の特定の要件をレビューするために常に不可欠です。