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Vou desenvolver modelos tinyml personalizados para microcontroladores e computadores de placa única
Saran Khaliq
Sobre este Serviço
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Traga inteligência para a borda! Eu desenvolvo e otimizo modelos de IA de alto desempenho para hardware com recursos limitados, como ESP32, ESP32-S3, Raspberry Pi e STM32. Se você precisa rodar Machine Learning complexo em microcontroladores com RAM e Flash mínimos, estou aqui para ajudar.
Minha expertise inclui:
- Desenvolvimento de IA personalizada: arquiteturas otimizadas (CNN, RNN, TinyYOLO, MobileNet) para dispositivos de borda.
- Otimização de modelos: Quantização avançada Post-Training (INT8/Float16) e Pruning para reduzir tamanho e consumo de energia.
- Implantação: código pronto para produção TensorFlow Lite Micro (TFLite) e C++ para Arduino/ESP-IDF.
- Visão computacional: classificação de imagens e detecção de objetos para ESP32-Cam.
- Processamento de sinais: IA para sensores IMU, reconhecimento de palavras-chave e detecção de anomalias.
Tecnologias suportadas:
- Frameworks: TensorFlow Lite, PyTorch, Edge Impulse, Keras.
- Hardware: séries ESP32, Raspberry Pi 4/5/Pico, Arduino, ARM Cortex-M.
Eu faço a ponte entre a ciência de dados pesada e o silicon embarcado.
Entre em contato antes de fazer seu pedido para discutir suas limitações de hardware
Conheça mais sobre Saran Khaliq
Saran Khaliq
Building smarter solutions with Computer visions, AI and Robotics
- A partir dePaquistão
- Membro desdeabr. de 2021
- Última entrega2 meses
Idiomas
Urdu, Hindi, Inglês
👋 I’m a Machine Learning & AI Developer and Founder of BrainSwarm Robotics. I specialize in Deep Learning, Reinforcement Learning, ROS (Robot Operating System), NVIDIA Jetsons, NVIDIA DeepStream, and real-time edge computing for robotics and automation. I develop intelligent systems using Python, PyTorch, TensorFlow, and OpenCV, with expertise in computer vision, object detection, segmentation, and real-time video analytics. My goal is to deliver high-quality AI solutions for robotics, IoT, automation, and smart vision systems with efficiency and precision.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
1. Qualquer modelo de IA pode rodar em um ESP32 ou ESP32-S3?
Não diretamente. Modelos padrão são grandes demais para a RAM do microcontrolador. Eu me especializo em Quantização (converter de 32 bits para 8 bits) e Pruning para comprimir modelos, fazendo com que eles caibam na memória limitada do ESP32 sem perder precisão significativa.
2. Quais frameworks você usa para IA embarcada?
2. Quais frameworks você usa para IA embarcada? Eu trabalho principalmente com TensorFlow Lite Micro (TFLite), Edge Impulse, ESPDL, ESP-PPQ (Ferramentas de Quantização) e PyTorch. Para implantação, forneço código em C++ ou compatível com Arduino, pronto para ser carregado no seu dispositivo via ESP-IDF ou Arduino IDE.
3. Preciso fornecer o dataset para treinamento?
Idealmente, sim. Para tarefas personalizadas como detecção de objetos específicos ou sinais de sensores únicos, é necessário um dataset de alta qualidade. Mas, se você não tiver um, posso ajudar a buscar dados open-source ou orientar sobre como coletá-los com seu hardware.
4. Qual a diferença entre IA na nuvem e IA de borda (TinyML)?
Sim. Se seu modelo atual estiver atrasando ou travando seu ESP32/Pi, posso aplicar técnicas de otimização como fusão de camadas e quantização INT8 para aumentar a velocidade de inferência (FPS) e reduzir o uso de memória.
5. Você pode otimizar meu modelo existente para rodar mais rápido?
Sim. Se seu modelo atual estiver atrasando ou travando seu ESP32/Pi, posso aplicar técnicas de otimização como fusão de camadas e quantização INT8 para aumentar a velocidade de inferência (FPS) e reduzir o uso de memória.
