Internet of Things, Hardware & Robotics - online #7
Details
Czas na kolejny - słusznie wyczekiwany, mamy nadzieję - odcinek z porcją wiedzy o Internecie Rzeczy, sprzęcie elektronicznym i robotach, co na pewno ucieszy wiele osób fascynujących się tą szeroką tematyką.
Dawno się nie odzywaliśmy do Was, ale mamy za sobą COVIDowy przestój, różne życiowe zmiany i wiele ciekawych odkryć zawodowych, więc to już najwyższy czas na wznowienie naszych spotkań. Na początek online i z czasem zawalczymy o stacjonarne spotkania ;-)
Tym razem skupimy się na praktycznym podejściu do uczenia maszynowego (ang. Machine Learning), które jak wiemy w zastosowaniach przemysłowych w IoT i IIoT występuje powszechnie, więc warto poznać tajniki.
Na tapetę bierzemy teraz dość modne tematy: ML + CNN + RUST + EDGE ML.
Data wydarzenia: 28.01.2026 godz. 20:00 - 21:00
Miejsce: online - link do wydarzenia pojawi się w komentarzu
Agenda:
- "Zbudujmy swój własny system uczenia maszynowego CNN w języku RUST + bonus: odczytywanie stanu wodomierza z Edge ML (ESP32-CAM)" ~ 45 min.
Marcin Bielak - eksperymentator i praktykant w obszarach przetwarzania danych, oprogramowania i pasjonat hardware. Organizuje siebie i innych do robienia rzeczy nietypowych, ambitnych i przyszłościowych ;-)
Abstrakt:
Przedstawię kilka ciekawostek z obszaru uczenia maszynowego (ang. Machine Learning) i kilka z obszaru języka RUST.
Praktycznie pokaże jak można zbudować własną bibliotekę do trenowania modeli ML pod CNN (ang. Convolutional Neural Network), jak dokonać predykcji (wykrywania obiektów wizualnych) na dowolnych platformach sprzętowych (tutaj zaletą jest język RUST i wieloplatformowość).
Co praktycznie zobaczycie:
- Wykrywanie cyfr odręcznie pisanych, czyli bazowy przykład z modelem MNIST - trening + predykcja na CPU i wszystko w języku RUST.
- Przedstawię, jak można dzisiaj wdrażać modele ML w IoT w ramach rozwiązań Edge ML używając Open Source - przykład odczytywania stanu wodomierza z użyciem hardware ESP32-CAM.
Do usłyszenia i zobaczenia ;-)
Organizatorzy:
Marcin Bielak - https://www.linkedin.com/in/marcin-bielak/
Krzysztof Walas - https://www.linkedin.com/in/krzysztof-walas-850492a7/
P.S.
I pewnie - jak ktoś zauważył - nie ma tutaj nadwyżki "AI" i raczej nie zapowiada się w tym kierunku. Inżynieria systemów wbudowanych też kiedyś polubi vibe-coding, ale cieszmy się póki możemy umiejętnościami i dokonaniami ludzi w inżynierii, gdzie odczucie każdego bita to czysta przyjemność dla inżyniera z krwi i kości ;-)