Trabajo Fin de Grado
Desarrollo de aplicaciones basadas en aprendizaje automático en sistemas empotrados STM32
Autor/es | Cuerva Gutiérrez, Juan Manuel |
Director | Luque Estepa, Antonio |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica |
Fecha de publicación | 2021 |
Fecha de depósito | 2021-05-20 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica |
Resumen | El futuro del aprendizaje automático es pequeño. Actualmente, existen más de 250 billones de microcontroladores en el mundo y sus usos y aplicaciones son casi ilimitadas; vehículos, equipos industriales y comerciales, ... El futuro del aprendizaje automático es pequeño. Actualmente, existen más de 250 billones de microcontroladores en el mundo y sus usos y aplicaciones son casi ilimitadas; vehículos, equipos industriales y comerciales, electrodomésticos, electrónica de consumo... Según IC Insight], aunque en el año 2020 las ventas mundiales de MCU cayeron un 8% hasta los 14,9 mil billones de dólares debido al Covid-19, se pronostica que para año 2023 los ingresos de MCU alcanzarán un nivel récord de 18.8 billones de dolares. Además, la encuesta de la consultoría Silent Intelligence refuerza el pronóstico anterior y es que el TinyML, término en inglés que se refiere a la integración de técnicas de aprendizaje automático en pequeños dispositivos basados en microcontroladores de apenas unos kilobytes de memoria, puede alcanzar más de 70 mil millones de dólares en valor económico en los próximos cinco año. (extraído de la Introducción) |
Cita | Cuerva Gutiérrez, J.M. (2021). Desarrollo de aplicaciones basadas en aprendizaje automático en sistemas empotrados STM32. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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TFG-3362-CUERVA GUTIERREZ.pdf | 9.872Mb | [PDF] | Ver/ | |