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微型人工智能
微型人工智能是用来描述人工智能研究界为减少算法大小所做的努力的术语，特别是那些需要大量数据集和计算能力的算法。微型人工智能研究人员开发出一种称为蒸馏方法的方法，这种方法不仅可以减少模型的大小，而且还可以加速推理并保持高水平的准确性。使用这些蒸馏方法，模型可以显著缩小，最多可缩小 10 倍。此外，可以在边缘部署更小的算法，而无需将数据发送到云端，而是在设备上做出决策。在构建更强大的算法的过程中，研究人员正在使用越来越多的数据和计算能力，并依赖于集中式云服务。这不仅会产生惊人的碳排放量，而且还会限制人工智能应用程序的速度和隐私。但微型人工智能的逆势正在改变这一现状。科技巨头和学术研究人员正在研究新算法，以缩小现有的深度学习模型，同时又不失去其功能。与此同时，新一代专用 AI 芯片有望将更多的计算能力装入更紧凑的物理空间，并以更少的能源训练和运行 AI。这些进步才刚刚开始面向消费者。Google 宣布，它现在可以在用户的手机上运行 Google Assistant，而无需向远程服务器发送请求。从 iOS 13 开始，Apple 在 iPhone 上本地运行 Siri 的语音识别功能及其 QuickType 键盘。
微型机器学习竞赛
1. 简介 IEEE COINS 的 Tiny ML 竞赛是一项具有挑战性的、持续数月的研究和开发竞赛，专注于人工智能、嵌入式系统和物联网领域的高级现实问题。它向全球的多人团队开放。今年的比赛重点是人类活动识别。人类活动识别是一种常见的机器学习任务，广泛应用于多个领域。这项技术使用来自各种传感器的数据来帮助监测健康状况、识别异常的人类活动以进行监视、跟踪健身锻炼等等。当然，实现复杂的人类活动识别存在各种挑战。为了在可穿戴设备等低功耗设备上达到所需的精度，嵌入式工程师必须找到在内存和处理能力有限的平台上运行机器学习模型的方法。因此，专家需要设计具有适合内存受限设备上拟议的机器学习任务的大小-精度比的神经网络。
运营大众乘客渡轮MF Estelle
6.8 Conclusion ................................................................................................................................... 97 Bibliography ................................................................................................................. 98 Appendix 1 ................................................................................................................. 110 Appendix 2 ..................................................................................................................................................................................................................................... 113
用棉花糖和微小分类器的机器学习
该项目来自Google（https://adafru.it/icg），使用笔记本电脑的内置相机来识别各种谷物和棉花糖。然后根据您训练的模型对计算机进行分类。电路游乐场快车（http://adafru.it/3333）与计算机进行通信，以决定何时通过微伺服器对哪种棉花糖/谷物进行分类。