Nel secondo articolo di questa serie verranno esaminati e spiegati i metodi utilizzati da TensorFlow Lite, Edge Impulse e Fraunhofer AIfES per facilitare l’addestramento e la distribuzione di un modello basato sull’intelligenza artificiale su un microcontrollore con risorse limitate